התפקיד במילים פשוטות
תפקיד זה כולל תכנון ועיצוב של ארכיטקטורת נתונים מורכבת ומודרנית בסביבת SaaS, תוך דגש על ביצועים, אבטחה וסקילביליטי. העבודה היומיומית כוללת הובלת ארכיטקטורת נתונים, סקירת קוד, מתן הנחיות ליישום ובניית פרוטוטיפים. התפקיד כולל עבודה עם טכנולוגיות כגון Databricks, DBT, Airflow ופתרונות GenAI.
- 8+ years of experience in software / data engineering, including several years in a senior / staff / architect role
- Strong experience designing modern data platforms and distributed data architectures (lakehouse/warehouse, batch/streaming, data APIs)
- Experience with AVRO, Parquet, schema evolution, and storage trade-offs
- DBT
- Apache Airflow (or comparable orchestration tooling)
חולץ מתיאור המשרה · מתעדכן אוטומטית
למי זה מתאים
התפקיד מתאים למהנדסי/ארכיטקטי נתונים בעלי ניסיון של 8 שנים ומעלה בתכנון מערכות נתונים מורכבות וארכיטקטורת דאטה מודרנית. הוא פחות מתאים לבעלי ניסיון מועט או למי שאינו שולט בשפות תכנות כגון Python, SQL או Java.
תיאור המשרה המלא
המשרה המקורית · נשמר לעיוןPersonetics is shaping the Cognitive Banking era, harnessing AI to help banks anticipate customer needs, provide actionable insights, and deliver intelligent financial guidance. Our platform continuously analyzes and leverages real-time transactional data, enabling banks to proactively support customers in managing their finances and reaching their goals. As industry leaders — yes, we really are leaders — we partner with the world’s top financial institutions, empowering over 150 million customers monthly across 35 global markets from offices in New York, London, Singapore, São Paulo, and Tel Aviv.
Requirements: • 8+ years of experience in software / data engineering, including several years in a senior / staff / architect role designing complex data systems. • Strong experience designing modern data platforms and distributed data architectures (lakehouse/warehouse, batch and streaming/event-driven patterns, robust data APIs). • Experience working with columnar/serialization data formats such as AVRO and Parquet, including schema evolution and storage trade-offs. • Experience with DBT and ELT management tools for building, testing, and maintaining transformation pipelines. • Experience with Apache Airflow (or comparable orchestration tooling) for scheduling and managing data workflows. • Experience working with Databricks (or Snowflake) and medallion architecture (bronze/silver/gold). • Experience building SaaS data infrastructure, including CI/CD, ETL/data pipeline observability, and data quality monitoring. • Proven ability to design for scale, performance, security, and reliability in production SaaS environments. • Hands-on experience with at least one major language and ecosystem used in our stack (e.g., Python, SQL, Java, or similar). • Proven agentic experience – as hands-on experience and as architecting GenAI systems. • Comfortable reading and reviewing code, guiding implementation, and occasionally building prototypes or reference implementations.
שאלות על המשרה
- המשרה לא ציינה שכר. אנחנו מציגים שכר רק כשהמעסיק מפרסם אותו.
- היברידי
- 8+ years of experience in software / data engineering, including several years in a senior / staff / architect role, Strong experience designing modern data platforms and distributed data architectures (lakehouse/warehouse, batch/streaming, data APIs), Experience with AVRO, Parquet, schema evolution, and storage trade-offs, DBT, Apache Airflow (or comparable orchestration tooling)