Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe große Datenverarbeitungspipelines auf Hadoop.
- Unternehmen: Bright Vision Technologies - ein innovatives Technologieunternehmen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Karrierewachstum.
- Weitere Informationen: 100% remote, tolle Teamkultur und Mentoring für Junior Engineers.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Big-Data-Pipelines und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 150000 - 150000 € pro Jahr.
Hadoop Solutions Developer - Remote
Bright Vision Technologies is a technology consulting and software development company delivering cloud, AI, data, and enterprise solutions across the United States.
This is a fantastic opportunity to join an established and well-respected organization offering tremendous career growth potential.
Job Summary
We are seeking an experienced Hadoop Developer to design, build, and operate large-scale data processing pipelines and analytics platforms on Hadoop and related big-data ecosystems.
In this role you will be responsible for ingesting, transforming, and analyzing massive volumes of structured and unstructured data to support enterprise analytics, machine learning, and reporting workloads.
The ideal candidate will combine deep technical expertise across the Hadoop ecosystem with strong software engineering fundamentals and a clear understanding of how to deliver reliable, performant, and cost-effective data platforms in production environments.
Key Responsibilities
- Design, develop, and operate end-to-end big-data pipelines on Hadoop, ingesting data from a diverse mix of relational, file-based, streaming, and API-driven sources.
- Build robust ETL/ELT workflows using Apache Spark, Hive, Pig, and Sqoop, with strong attention to data quality, idempotency, error handling, and recoverability.
- Develop high-throughput streaming data pipelines using Kafka, Spark Streaming, or Flink, and integrate them with downstream analytical and operational systems.
- Optimize Spark and Map Reduce jobs through careful tuning of partitioning, memory, serialization, and skew handling to meet demanding SLAs at minimal cost.
- Design and maintain data models and storage layouts on HDFS, Hive, HBase, and modern lakehouse formats (Parquet, ORC, Delta, Iceberg, Hudi) to balance flexibility and performance.
- Implement data governance, lineage, and quality controls in collaboration with data governance and security teams.
- Build robust monitoring, alerting, and logging strategies for big-data pipelines, including job-level SLAs and proactive failure detection.
- Partner with data scientists and analysts to deliver curated, reliable, and well-documented datasets that accelerate their work.
- Automate pipeline orchestration using Airflow, Oozie, or similar workflow engines, with clean dependency management and clear ownership boundaries.
- Continuously evaluate and adopt new technologies in the big-data and cloud ecosystem (EMR, Databricks, Snowflake, Big Query) where they offer meaningful improvements.
- Lead performance reviews and architecture audits of existing pipelines, proposing concrete refactoring and optimization initiatives.
- Document data architectures, schemas, pipeline behaviors, and operational runbooks in a way that makes the platform supportable as the team scales.
- Mentor junior engineers and contribute to the team’s engineering standards and best practices.
- Required Qualifications
- Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or a related technical discipline.
- Five or more years of professional experience designing and operating big-data pipelines on Hadoop.
- Strong hands‑on expertise with Apache Spark (Scala, Python, or Java) in production environments.
- Solid experience with Hive, HDFS, Sqoop, HBase, and the broader Hadoop ecosystem.
- Hands‑on experience with streaming data platforms such as Kafka, Spark Streaming, or Flink.
- Strong SQL skills and experience working with both relational and No SQL data stores.
- Experience with workflow orchestration tools such as Airflow or Oozie.
- Solid understanding of distributed systems concepts, including partitioning, replication, and fault tolerance.
- Strong scripting skills in Python or Shell.
- Excellent troubleshooting, debugging, and documentation skills.
- Preferred Qualifications
- Experience operating Hadoop on cloud platforms such as AWS EMR, Azure HDInsight, or Databricks.
- Familiarity with modern lakehouse formats (Delta, Iceberg, Hudi).
- Exposure to data governance tooling such as Apache Atlas or Collibra.
- Experience with Kubernetes-based data platforms (Spark-on-K8s, Trino).
- Hands‑on experience with CI/CD and infrastructure‑as‑code in data engineering workflows.
- Sponsorship
U. S. Citizens, Green Card Holders, EAD Holders, and H-1B transfer candidates are encouraged to apply. We are unable to sponsor new H-1B visa petitions for this position.
- Job Details
- Position Type: Full-time, Direct W2
- Salary Range: $100,000–$150,000 Annually
Experience Required: 6+ years
Equal Employment Opportunity Statement
Bright Vision Technologies (BV Teck) is committed to equal employment opportunity (EEO) for all employees and applicants without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, genetic information, disability, veteran status, or any other protected status as defined by applicable federal, state, or local laws.
This commitment extends to all aspects of employment, including recruitment, hiring, training, compensation, promotion, transfer, leaves of absence, termination, layoffs, and recall.
BV Teck expressly prohibits any form of workplace harassment or discrimination.
Any improper interference with employees' ability to perform their job duties may result in disciplinary action up to and including termination of employment.
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Hadoop Solutions Developer Arbeitgeber: Bright Vision Technologies
Bright Vision Technologies ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu wachsen. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert das Unternehmen Innovation und Zusammenarbeit, während es gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen in einer 100% remote Umgebung bietet. Hier haben Sie die Chance, an spannenden Projekten im Bereich Big Data und Cloud-Technologien zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen.
Kontaktdaten:
Bright Vision Technologies Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Hadoop Solutions Developer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Bright Vision Technologies zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Hadoop Solutions Developer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Hadoop Solutions Developer bei Bright Vision Technologies gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bright Vision Technologies vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Bright Vision Technologies entscheidend sein!