דלג לתוכן הראשי

Data Engineer

Bringgתל אביבלא צויןדרגה: דרגת ביניים

פורסם 28 במאי · 0 מועמדים

שכר לא צוין במשרה זו

שמירה, הגשה או בדיקת התאמה — כמה שניות להקמת חשבון חינם.

תובנת Willbi

התפקיד במילים פשוטות

מהנדס נתונים זה יהיה אחראי על התשתית הקיימת של צינורות הנתונים, ויעמיק את שילוב הנתונים בעסק תוך קידום שכבת ה-AI/ML. התפקיד כולל אופטימיזציה של מחסן הנתונים ב-BigQuery, פיתוח מערכות מבוזרות לעיבוד נתונים בזמן אמת, ואחריות על פריסת מודלי AI/ML. זהו תפקיד בעלות הדורש טיפול ב-DevOps ו-MLOps כחלק מהעבודה.

חובה
  • 4+ years building high-scale data pipelines
  • managing cloud data warehouses
  • BigQuery
  • Kafka
  • CDC tools (Estuary or similar)
יתרון

    חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית

    למי זה מתאים

    התפקיד מתאים למהנדסי נתונים עם למעלה מ-4 שנות ניסיון בבניית צינורות נתונים בקנה מידה גדול וניהול מחסני נתונים בענן, עם ניסיון מוכח ב-Kafka, כלי CDC, ותזמור צינורות (Airflow, dbt). נדרשת שליטה עמוקה ב-SQL ובמערכות NoSQL, וכן כישורי פיתוח צד-שרת חזקים. התפקיד אינו מתאים למי שמחפש תפקיד תחזוקה בלבד, אלא למי שמוכן לקחת בעלות מלאה על ארכיטקטורת הנתונים וקידום AI/ML.

    תיאור המשרה המלא

    המשרה המקורית · נשמר לעיון

    Bringg processes over 200 million orders a year through infrastructure that some of the world's largest retailers depend on daily. When the data pipeline works, deliveries land on time at scale. When it doesn't, customers feel it within the hour. We're looking for a Data Engineer to own and evolve the data infrastructure that sits underneath all of it. The pipeline is already built and running at real scale. Your job is to go deeper - embedding data further into the business and pushing the AI/ML layer forward. This isn't a maintenance role. It's an ownership role. In this role, you will: Our data pipelines run faster, scale cleaner, and break less - because you own the architecture and optimization of our BigQuery warehouse end-to-end. High-throughput processing and real-time analytics become possible at a scale we haven't reached yet - because you're shaping the distributed systems that get us there. Data capabilities land in the hands of the people who need them - data scientists, engineers, and product stakeholders from problem to solution, not as a downstream dependency. The infrastructure gets more reliable, more automated, and easier to monitor - because you treat DevOps and MLOps as part of the job, not someone else's problem. AI/ML models move from development into production and stay there - not handed off, but owned through the full deployment lifecycle. What you Bringg Must have: 4+ years building high-scale data pipelines and managing cloud data warehouses ( BigQuery strongly preferred) Hands-on experience with Kafka , CDC tools ( Estuary or similar), and pipeline orchestration ( Airflow , dbt) Deep command of SQL and NoSQL ecosystems - Postgres , Redis, Elastic Solid backend development skills with strong OOP/OOD fundamentals Exposure to MLOps and production AI/ML model deployment Experience with AI-assisted development tools (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) Comfortable working independently with minimal structure — you drive things, you don't wait for them Good to have: Familiarity with DevOps and async systems: Pulumi/Terraform, RabbitMQ, Docker, WebSockets, Linux Experience with routing and navigation algorithms Why Bringg At Bringg, your work runs infrastructure that the world's largest retailers depend on. The product is complex, the customers are demanding, and the stakes are real. The people here are self-directed, curious, and show up when it matters. You won't get a full map - but you won't be alone figuring it out. Worth Showing Up For.

    אודות Bringg
    פרופיל החברה · בקרוב

    ביקורות עובדים · בקרובעוד משרות ב-Bringg

    שאלות על המשרה

    • המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
    Bringg
    פורסם 28 במאי · 0 מועמדים