大数据工程师
Big Data Engineer
开发工程未标注地域
公司micro1
薪资$30 - $80
工作地点Worldwide
地域资格未标注地域
时区要求日间重叠约 9 小时，基本正常作息
用工类型Contractor
发布时间今天
数据来源Himalayas
职位名称：大数据工程师
职位类型：合同工
工作地点：远程
职位简介：在此职位上，您将运用专业知识帮助训练下一代人工智能系统。您的工作将影响模型如何学习、推理和执行，通过高质量的现实世界输入。
主要职责：
- 设计、构建和维护可扩展的大数据管道和架构，以支持稳健的数据解决方案。
- 与跨职能团队合作，理解并满足数据需求和业务目标。
- 使用 Python 和相关的大数据技术实现数据集成、转换和处理解决方案。
- 开发、管理和优化分布式数据库和存储系统，以提高效率和可靠性。
- 监控、排查和优化数据系统，确保高可用性和性能。
- 在所有解决方案中实施数据质量、安全和治理标准。
- 记录解决方案，并有效传达复杂的技术概念，包括书面和口头表达。
所需技能和资格：
- 在大数据工程方面有实际经验，具备构建和维护大规模数据管道的专业知识。
- 精通 Python，用于数据处理、自动化和集成。
- 深入了解关系型和 NoSQL 数据库，包括优化和管理技术。
- 有使用分布式数据处理框架（例如 Hadoop、Spark、Flink）的经验。
- 具备数据建模、ETL 流程和数据仓库原理的扎实基础。
- 优秀的书面和口头沟通能力，能够清晰地向技术和非技术人员传达技术理念。
- 注重细节、积极主动、自我驱动，在远程和自主工作环境中表现出色。
优先条件：
- 在快节奏或类似初创公司的环境中工作的经验，支持全球团队。
- 熟悉基于云的大数据平台（例如 AWS、GCP、Azure）。
- 熟悉机器学习运维和数据科学工作流者优先。
查看英文原文
Job Title: Big Data Engineer
Job Type: Contractor
Location: Remote
Job Summary: In this role, you'll apply your expertise to help train next-generation AI systems. Your work will shape how models learn, reason, and perform through high-quality, real-world input.
Key Responsibilities:
- Design, build, and maintain scalable big data pipelines and architectures to support robust data solutions.
- Collaborate with cross-functional teams to understand and deliver on data requirements and business objectives.
- Implement data integration, transformation, and processing solutions using Python and relevant big data technologies.
- Develop, manage, and optimize distributed databases and storage systems for efficiency and reliability.
- Monitor, troubleshoot, and enhance data systems to ensure high availability and performance.
- Enforce data quality, security, and governance standards across all solutions.
- Document solutions and communicate complex technical concepts effectively, both in writing and verbally.
Required Skills and Qualifications:
- Proven expertise in big data engineering with hands-on experience building and maintaining large-scale data pipelines.
- Advanced proficiency in Python for data processing, automation, and integration.
- Deep understanding of relational and NoSQL databases, including optimization and management techniques.
- Experience with distributed data processing frameworks (e.g., Hadoop, Spark, Flink).
- Strong foundation in data modeling, ETL processes, and data warehousing principles.
- Excellent written and verbal communication skills, with the ability to convey technical ideas clearly to both technical and non-technical stakeholders.
- Detail-oriented, proactive, and self-motivated, thriving in remote and autonomous work environments.
Preferred Qualifications:
- Prior experience in fast-paced or startup-like environments supporting global teams.
- Expertise with cloud-based big data platforms (e.g., AWS, GCP, Azure).
- Familiarity with machine learning operations and data science workflows is a plus.
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