Kanada
TSMC
Brookfield Asset Management
Manager, Data Engineer
Kanada
Toronto, Ontario, Canada
PythonSQL
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Stellenbeschreibung
Standort Brookfield Place - 181 Bay Street
Stellentitel: Manager, Data Engineer
Standort: Toronto
Berichtet an: Director of Data Analytics
Gehaltsspanne: $120,000 - $140,000 CAD
Grund für die Stellenausschreibung: Neue Position
Brookfield verpflichtet sich, ein positives Arbeitsumfeld zu pflegen, das sicher und respektvoll ist; unser gemeinsamer Erfolg hängt davon ab. Dementsprechend tolerieren wir keine Diskriminierung, Gewalt oder Belästigung am Arbeitsplatz.
Brookfield setzt sich für die Schaffung einer zugänglichen und integrativen Organisation ein. Wir verpflichten uns, barrierefreie und zugängliche Beschäftigungspraktiken in Übereinstimmung mit dem Accessibility for Ontarians with Disabilities Act bereitzustellen. Sollten Sie eine nach dem Human Rights Code geschützte Vorkehrung in irgendeiner Phase des Rekrutierungsprozesses benötigen, teilen Sie uns dies bitte mit, wenn Sie kontaktiert werden, und wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen.
Technology Services Technology Services (TS) ist verantwortlich für die Bereitstellung aller Unternehmens-Infrastruktur-, Anwendungs- und Endbenutzer-Technologiedienste für alle Geschäftsbereiche von Brookfield.
Brookfield Kultur
Brookfield hat eine einzigartige und dynamische Kultur. Wir suchen Teammitglieder mit einem langfristigen Fokus und Werten, die mit unseren Attributen eines Brookfield-Führungskräfte übereinstimmen: unternehmerisch, kollaborativ und diszipliniert. Brookfield engagiert sich für die Entwicklung unserer Mitarbeiter durch herausfordernde Arbeitsaufgaben und Einblicke in verschiedene Geschäftsbereiche.
Wir suchen einen motivierten Manager, Data Engineer, um die Bereitstellung innovativer Datenlösungen zu gewährleisten, die nahtlos mit unseren Geschäftszielen übereinstimmen. In dieser Schlüsselrolle nutzen Sie Ihre umfassende Expertise im Data Engineering, insbesondere mit Plattformen wie Databricks und Snowflake, um das Design, die Implementierung und die Optimierung unserer Datenmodelle voranzutreiben. Der ideale Kandidat verfügt über tiefgreifendes technisches Know-how, außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten zur Interaktion mit leitenden Stakeholdern und eine unerschütterliche Leidenschaft für die Bewältigung komplexer Datenherausforderungen.
Was Sie tun werden
- Entwerfen und Implementieren skalierbarer Datenmodelle und Architekturen innerhalb von Cloud-Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake zur Unterstützung von Analyse- und Business-Intelligence-Initiativen.
- Entwerfen und Implementieren von ETL/ELT-Prozessen zwischen verschiedenen Quellen in Snowflake und/oder Databricks Plattformen, um hohe Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Implementieren von Datenvalidierungs- und Bereinigungsprozessen, um die Datenqualität und -integrität sicherzustellen.
- Migrieren bestehender Dateninfrastrukturen zu Snowflake, um optimale Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
- Bewerten von Risiken im Zusammenhang mit Datenpipelines und proaktives Identifizieren potenzieller Probleme, um geschäftliche Auswirkungen zu minimieren.
- Identifizieren von Möglichkeiten durch datengesteuerte Ansätze und Leiten von Data-Engineering-Projekten, die dem Unternehmen einen Mehrwert bieten.
- Identifizieren von Optimierungsbereichen innerhalb bestehender Datenworkflows und -prozesse und Erstellen eines Plans zur Umsetzung von Verbesserungen für die betriebliche Effizienz.
- Enge Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, um Anforderungen zu verstehen und datengesteuerte Lösungen zu formulieren, die Geschäftsanforderungen erfüllen.
- Zusammenarbeit mit Endbenutzern oder Datenwissenschaftlern zur Entwicklung automatisierter Workflows für wichtige Berichtsprozesse und Entwicklung von Governance und Kontrollen für zugrunde liegende Daten und Prozesse.
- Kommunizieren von Data-Engineering-Prozessen, Architekturen und technischen Lösungen an Business-Stakeholder und das Management.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um die Ausrichtung zwischen Data-Engineering-Initiativen und breiteren technologischen und geschäftlichen Zielen sicherzustellen.
- Optimieren von Datenbankschemata und Leistung für das Lesen und Schreiben von Daten sowie für die vorgelagerte Verarbeitung im Berichtssystem.
- Zusammenarbeit mit Business-Endbenutzern bei der Wartung von Systemen zur Ermöglichung von Ad-hoc- oder periodischen Analysen und Cashflow-Läufen in der Produktion.
- Bereitstellen technischer Anleitung und Unterstützung für Junior Data Engineers und Business Power User.
Mindestanforderungen
Qualifikationen und Fähigkeiten
- Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationsmanagement, Datenanalyse oder einem verwandten Fachgebiet.
- 5+ Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering und in der Optimierung mit erheblicher Erfahrung mit Datenplattformen wie Snowflake, Databricks und/oder anderen Datenplattformen.
- Praktische Erfahrung mit Datenorchestrierung und Workflow-Management mit Tools wie Workato oder anderen ähnlichen Plattformen.
- Nachgewiesene Expertise in ETL/ELT, Datenmodellierung, Data Warehousing, Data Lakehouse-Konzepten mit umfassender Erfahrung mit SQL und Python Programmierung.
- Verwendung von Best-Practice-Daten-Frameworks wie Data Centric Development Frameworks oder Medallion Architecture bei der Datenaufnahme, um Strukturen und effiziente Datenintegrationsprozesse sicherzustellen.
- Starkes Verständnis von RESTful APIs und Erfahrung in der Integration verschiedener Datenquellen und Dienste.
- Vertrautheit oder Erfahrung mit Quellcodeverwaltung und Continuous-Integration-Praktiken unter Verwendung von Azure DevOps.
- Starke analytische Fähigkeiten, einschließlich konzeptioneller Fähigkeiten, Anforderungsinterpretation, Lösungsfindung und Problemlösung.
- Fähigkeit zur Bewertung und Verwaltung von Risiken innerhalb von Datenworkflows und zur Implementierung effektiver Minderungsstrategien.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams.
- Relevante Zertifizierung in Snowflake und/oder Databricks ist ein Plus.
- Vertrautheit mit Data-Governance-Frameworks und Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
- Vertrautheit mit der Integration von Lernmodellen in Datenpipelines und Verständnis ihrer Infrastrukturanforderungen.
- Vertrautheit oder Erfahrung mit der Investmentmanagement-Geschäftswelt, insbesondere in Bezug auf Datenmodellierung über öffentliche und private Anlageklassen hinweg (nice to have).
- Erfahrung im Entwerfen und Entwickeln interaktiver Datenanwendungen mit Streamlit und Databricks Apps zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit und Benutzererfahrung.
- Implementieren und Unterstützen von Databricks Genie und Plattformfunktionen, einschließlich Automatisierung, Governance, Sicherheit und Produktionsunterstützung.
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