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Keyrus Brazil
RevStar
Databricks Forward Deployed Engineer
RemoteBrasilien
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PythonSQLAWSGCP
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Über die Stelle
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Position: Databricks Forward Deployed Engineer (FDE)
Rollenübersicht
Wir suchen einen Senior Databricks Forward Deployed Engineer (FDE) zur Verstärkung unserer Data & AI Practice. In dieser hochgradig sichtbaren Rolle arbeiten Sie direkt an der Schnittstelle zwischen technischer Architektur, praktischer Entwicklung und der Zusammenarbeit mit der Führungsebene unserer Kunden.
Als FDE sind Sie sowohl ein versierter Entwickler als auch ein vertrauenswürdiger technischer Berater. Sie verantworten den gesamten Bereitstellungszyklus für wichtige Unternehmenskunden – von der Konzeption skalierbarer Datenfundamente über die Implementierung modernster Generative AI-Lösungen bis hin zur Migration komplexer Workloads auf die Databricks Lakehouse-Plattform. Gleichzeitig fördern Sie die Kundenakzeptanz und das Wachstum durch die Identifizierung neuer Anwendungsfälle und den Aufbau einer strategischen Abstimmung mit der technischen Führungsebene der Kunden.
Berichtet an: Product Manager/Engineering Lead
Standort: Remote (mit Sitz in LATAM)
Anstellungsart: Vertrag
Chancengleichheit
Bei RevStar akzeptieren wir Unterschiede nicht nur – wir feiern sie, wir unterstützen sie und wir profitieren von ihnen zum Wohle unserer Mitarbeiter, unserer Kunden und unserer Gemeinschaft. RevStar ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit fördert.
Angemessene Vorkehrungen
RevStar verpflichtet sich, Menschen mit Behinderungen Zugang, Chancengleichheit und angemessene Vorkehrungen bei der Beschäftigung sowie bei seinen Dienstleistungen, Programmen und Aktivitäten zu bieten. Um eine angemessene Vorkehrung anzufordern, kontaktieren Sie bitte die Personalabteilung unter hr@revstarconsulting.com.
Bei RevStar entwickeln wir modernste Cloud-, Daten- und Generative AI-Lösungen, die die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändern. Als strategischer Partner in den Ökosystemen von AWS und Databricks liefern wir nicht nur Code – wir lösen komplexe geschäftliche Herausforderungen, modernisieren bestehende Datenlandschaften und implementieren produktionsreife KI-Anwendungen, die einen echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Unsere Grundwerte
- Selbstbeherrschung: Wir legen hohe Maßstäbe an unsere Denkweise, Kommunikation und kontinuierliche Verbesserung.
- Eigenverantwortung: Wir übernehmen Verantwortung für Ergebnisse, nicht nur für den Aufwand.
- Gemeinsames Schicksal: Wir sind gemeinsam erfolgreich oder scheitern gemeinsam.
Hauptverantwortlichkeiten
- Praktische Lösungsarchitektur & Engineering: Entwurf, Aufbau und Bereitstellung von produktionsreifen Datenpipelines, Analyse-Engines und Generative AI/LLM-Anwendungen unter Verwendung der Databricks-Plattform, Spark, Python/PySpark und moderner Cloud-Ökosysteme (AWS/Azure/GCP).
- Bereitstellung für Unternehmenskunden: Sie fungieren als primäre technische Führungskraft bei strategischen Kundenprojekten. Sie arbeiten eng mit C-Level-Führungskräften, VPs/Direktoren für Daten und Engineering-Teams zusammen, um geschäftliche Herausforderungen in leistungsstarke technische Lösungen zu übersetzen.
- Databricks-Migration & Modernisierung: Leitung komplexer Migrationen von Altsystemen (z. B. Snowflake, Teradata, ältere Hadoop, SQL Server) auf die Databricks Lakehouse-Architektur.
- Implementierung von GenAI & Advanced Analytics: Unterstützung von Unternehmenskunden (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen usw.) bei der Einführung von GenAI-Lösungen, RAG-Architekturen, Modell-Feinabstimmung und MLflow/Databricks Mosaic AI-Integrationen.
- Förderung der Plattformakzeptanz & Wachstum: Zusammenarbeit mit der Account-Leitung zur Identifizierung neuer, wertvoller technischer Anwendungsfälle in den Geschäftsbereichen der Kunden, um die Nutzung der Databricks-Plattform zu erweitern und einen messbaren ROI für die Kunden zu erzielen.
- Technisches Mentoring & Aufbau der Practice: Mentoring und Coaching von Junior Solution Engineers, Architekten und Beratern. Beitrag zu internen RevStar-Codebibliotheken, wiederverwendbaren Beschleunigern und Best Practices für die technische Bereitstellung.
Mindestanforderungen
Technische Expertise
- 5+ Jahre praktische Erfahrung in Data Engineering, Machine Learning oder Lösungsarchitektur.
- 3+ Jahre fundierte technische Erfahrung im Databricks-Ökosystem (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, Spark/PySpark, Databricks Workflows/Jobs, Mosaic AI).
- Generative AI / ML: Praktische Erfahrung im Entwurf und der Bereitstellung von RAG-Pipelines, der Feinabstimmung von LLMs, der Arbeit mit Vektordatenbanken und der durchgängigen Verwaltung von ML-Pipelines.
- Cloud-Architektur: Fundierte Expertise in Cloud-nativen Architekturen (AWS bevorzugt – S3, Glue, Lambda, Redshift usw.).
- Datenmigration: Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Migration von Data Warehouses/Lakes von Unternehmenskunden auf Databricks.
Kunden- & Geschäftssinn
- Unternehmenserfahrung: Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Leitung technischer Bereitstellungen für Fortune 500-Unternehmen oder große Unternehmenskunden (Erfahrung im Gesundheitswesen, Einzelhandel oder Konsumgüterbereich ist ein starkes Plus).
- Beratungs- & Kundenorientierung: Außergewöhnliche mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten; sicher in der Präsentation technischer Architektur, dem Aufbau von POCs/Demos und dem Management von Stakeholdern bis hin zur C-Ebene.
- Wachstumsorientierung: Fähigkeit, technische Expansionsmöglichkeiten bei bestehenden Kunden zu erkennen und als technischer Fürsprecher zu fungieren, um die Präsenz im Account auszubauen.
- Databricks-Zertifizierungen: Databricks Certified Data Engineer Professional und/oder Machine Learning Professional bevorzugt.
- Remote-First-Arbeitsumgebung – Arbeiten Sie von überall aus und bleiben Sie gleichzeitig mit unserem globalen Team verbunden.
- Kollaborative, innovative Kultur – Arbeiten Sie mit Top-Talenten in einem schnelllebigen, unterstützenden Umfeld zusammen, das Neugier und Eigeninitiative schätzt.
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