Senior Data Engineer Backend (Vancouver)

Vancouver Office Hybrid Senior vor 13 Tagen
Data Engineer backend-developer Data Engineer
Auf einen Blick

Senior Data Engineer für Databricks/Spark-Pipelines. Optimiere Datenverarbeitung auf großer Skala mit Python und MongoDB. Arbeite an der Daten-Infrastruktur eines rapide wachsenden Healthtech-Startups.

💰 ~$160.000–220.000/Jahr (geschätzt) 📊 Senior 🕒 Vollzeit 🌍 Hybrid 🗺️ Americas
  • Databricks/Spark-Erfahrung
  • Python OOP und API-Design
  • MongoDB Querying/Optimization
  • Großskalige Datenverarbeitung
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Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer Vancouver für Series B (Databricks/Spark Premium). Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • Data Engineers mit Spark-/Databricks-Erfahrung
  • Python-Spezialisten für Datenarbeit
  • Infrastruktur-orientierte Entwickler
🚫 Weniger geeignet
  • Anfänger in Data Engineering
  • Diejenigen ohne Erfahrung in verteilten Systemen
  • Kandidaten ohne Hybrid-Bereitschaft für Vancouver
💡 Gut zu wissen
  • Hybrid: Vancouver Präsenz erwartet
  • Databricks ist der technologische Fokus — spezialisiert für diese Plattform
  • Data Ops/Infrastruktur ist hier Kernwert, nicht nur ETL-Skripte

Über das Unternehmen

Flagler Health entwickelt ein klinisches Betriebssystem für moderne orthopädische Versorgung (MSK). Das Unternehmen arbeitet mit Provider-Gruppen zusammen, um ihnen beim Wachstum und der Betriebseffizienz zu helfen. Flagler hat kürzlich Serie B abgeschlossen.

Deine Aufgaben

  • Databricks-Plattform: Daten-Pipelines entwickeln, verwalten und optimieren
  • Spark-Anwendungen debuggen und optimieren für Zuverlässigkeit und Performance
  • Best Practices für Spark-Compute implementieren und Workloads optimieren
  • Sauberen, effizienten Python-Code mit OOP-Prinzipien schreiben
  • APIs designen und bauen, die Daten-Integration unterstützen
  • MongoDB integrieren, abfragen und verwalten
  • Mit Data Scientists und Stakeholdern zusammenarbeiten zur Problemlösung

Deine Voraussetzungen

  • Nachgewiesene Erfahrung mit Databricks und Spark
  • Python-Kompetenz (OOP, API-Entwicklung)
  • Vertrautheit mit NoSQL (MongoDB bevorzugt)
  • Starke Problem-Solving- und Debugging-Fähigkeiten
  • Erfahrung mit großskaliger Datenverarbeitung und verteilten Systemen
  • Bevorzugt: Datenarchitektur, ETL, Data Warehousing, Cloud-Plattformen, CI/CD, Git

Benefits

  • Hybrid-Rolle mit Vancouver-Büro
  • Serie-B-finanziertes Startup mit schnellem Wachstum