Director of Data Engineering
פורסם 7 במאי · 0 מועמדים
התפקיד במילים פשוטות
התפקיד כולל הובלת אסטרטגיית הנדסת נתונים, תשתית ואנליטיקה, תוך הבטחת תשתית נתונים ניתנת להרחבה, מאובטחת ובעלת ביצועים גבוהים. המנהל יפעל כשותף אסטרטגי לבעלי עניין בכירים, ויתרגם יעדים עסקיים למפת דרכים טכנית חזקה.
- Expert-level knowledge of modern Cloud Data Warehouses (e.g., BigQuery, Snowflake, or Redshift)
- Proven experience managing petabyte-scale datasets and optimizing for both performance and cost
- Deep hands-on experience with Apache Spark (PySpark/Scala) for large-scale ETL and real-time data enrichment
- Proficiency in Apache Airflow or similar tools; ability to design complex, multi-tenant DAGs and manage production-grade orchestration
- Experience with high-throughput ingestion and messaging systems (e.g., Kafka, Pub/Sub)
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים למומחים עם ניסיון של 4+ שנים בתפקיד ניהולי בהנדסת נתונים ו-6+ שנים בתפקידי הנדסת נתונים, ביג דאטה או תשתית. נדרש ידע מעמיק במחסני נתונים בענן, עיבוד ביג דאטה, תזמור זרימת עבודה ומערכות מונעות אירועים. פחות מתאים למי שאין לו ניסיון ניהולי או ניסיון בסביבות בקנה מידה גדול.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןWe are looking for a visionary Director of Data Engineering to lead our data engineering, infrastructure, and analytics strategy. In this role, you will oversee the foundation of our data-driven culture, ensuring that our infrastructure is scalable, secure, and high-performing. You will act as a strategic partner to the executive stakeholders, translating business goals into a robust technical roadmap to drive Rise to the next level of data-driven organization.
Requirements: Data Warehousing: Expert-level knowledge of modern Cloud Data Warehouses (e.g., BigQuery, Snowflake, or Redshift). Proven experience managing petabyte-scale datasets and optimizing for both performance and cost. Big Data Processing: Deep hands-on experience with Apache Spark (PySpark/Scala) for large-scale ETL and real-time data enrichment. Workflow Orchestration: Proficiency in Apache Airflow or similar tools; ability to design complex, multi-tenant DAGs and manage production-grade orchestration. Streaming & Event-Driven Systems: Experience with high-throughput ingestion and messaging systems (e.g., Kafka, Pub/Sub ). Infrastructure & DevOps: Strong understanding of cloud infrastructure (GCP/AWS) and experience running production systems at scale. AI/ML Foundations: Familiarity with MLOps and the infrastructure required to support AI applications (e.g., Vector Databases or model deployment pipelines). 4+ years of experience in a leadership role within Data Engineering or high-scale infrastructure environments. 6+ years in Data Engineering, Big Data, or Infrastructure roles. Leadership: Proven experience in a management or lead role, with a track record of scaling teams and infrastructure in high-growth environments. Experience in high-scale, high-throughput environments (e.g., real-time bidding, adtech, or high-volume log processing) is a significant advantage. Strong understanding of GCP/AWS cloud infrastructure and cloud cost management. Passion for business results and product orientation with experience in building the technical requirements for internal products. Excellent problem-solving skills and the ability to make data-driven decisions.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- היברידי
- Expert-level knowledge of modern Cloud Data Warehouses (e.g., BigQuery, Snowflake, or Redshift), Proven experience managing petabyte-scale datasets and optimizing for both performance and cost, Deep hands-on experience with Apache Spark (PySpark/Scala) for large-scale ETL and real-time data enrichment, Proficiency in Apache Airflow or similar tools; ability to design complex, multi-tenant DAGs and manage production-grade orchestration, Experience with high-throughput ingestion and messaging systems (e.g., Kafka, Pub/Sub)