Vereinigtes Königreich
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Capgemini
Data Engineer
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Birmingham, England, United Kingdom · Bristol, England, United Kingdom · London, England, United Kingdom · Manchester, England, United Kingdom · Newcastle upon Tyne, England, United Kingdom
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Über die Stelle
MIT WEM SIE ARBEITEN WERDEN
Das Data Platforms Team ist Teil der Insights and Data Global Practice und hat über eine Vielzahl von Projekten und Sektoren hinweg starkes Wachstum und anhaltenden Erfolg verzeichnet. Data Platforms ist die Heimat der Data Engineers, Platform Engineers, Solutions Architects und Business Analysts, die sich darauf konzentrieren, die digitale und datengesteuerte Transformation unserer Kunden mithilfe moderner Cloud-Plattformen voranzutreiben.
Wir spezialisieren uns auf die Nutzung der neuesten Frameworks, Referenzarchitekturen und Technologien unter Verwendung von AWS, Azure und GCP sowie verschiedener Datenplattformen wie Databricks, Snowflake, Quantexa, Palantir, SAS.
DIE ROLLE, DIE SIE ERWÄGEN
Als Data Engineer werden Sie ein integraler Bestandteil unseres Teams sein, das sich dem Aufbau skalierbarer und sicherer Datenplattformen widmet. Sie werden Ihre Expertise nutzen, um Data Warehouses, Data Lakehouses und KI/ML-Modelle zu entwerfen, zu entwickeln und zu implementieren, die unsere datengesteuerten Operationen speisen.
WAS SIE MITBRINGEN
- Entwurf und Aufbau von Hochleistungs-Datenpipelines: zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in Cloud Data Lake Storage und andere Cloud-Dienste.
- Entwicklung und Wartung sicherer Data Warehouses und Data Lakehouses: Implementierung von Datenmodellen, Datenqualitätsprüfungen und Governance-Praktiken, um zuverlässige und genaue Daten zu gewährleisten.
- Implementierung von ETL/ELT-Prozessen: Entwicklung von Extract, Transform, Load (ETL) oder Extract, Load, Transform (ELT) Workflows, um Daten nahtlos von Quellsystemen zu Data
- Warehouses, Data Lakes und Lake Houses unter Verwendung von Open-Source- und Cloud-Tools zu übertragen.
- Aufbau und Bereitstellung von KI/ML-Modellen: Integration von Machine Learning in Datenpipelines, Nutzung von ML zur Entwicklung prädiktiver Modelle und zur Gewinnung von Geschäftseinblicken.
- Überwachung und Optimierung von Datenpipelines und Infrastruktur: Analyse von Leistungskennzahlen, Identifizierung von Engpässen und Implementierung von Optimierungen für Effizienz und Skalierbarkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams: Enge Zusammenarbeit mit Business Analysts, Data Scientists und DevOps Engineers, um erfolgreiche Implementierungen von Datenplattformen zu gewährleisten.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden: Kontinuierliches Lernen und Anpassen an die sich entwickelnde Landschaft von Big-Data-Technologien und Best Practices mit Fokus darauf, wie KI Sie bei Ihrer Lieferarbeit unterstützen kann.
Mindestanforderungen
- Mindestens 10+ Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
- Nachgewiesene Expertise in den unten aufgeführten Technologien sowie in der Entwicklung von Datenpipelines und ein starkes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Praktiken.
- Ausgezeichnete Problemlösungs- und Analysefähigkeiten sowie starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
Sicherheitsüberprüfung: Um erfolgreich für diese Stelle ernannt zu werden, müssen Sie berechtigt sein, eine Sicherheitsüberprüfung (SC) zu erhalten.
Um die SC-Überprüfung zu erhalten, muss der erfolgreiche Bewerber in den letzten 5 Jahren ununterbrochen im Vereinigten Königreich ansässig gewesen sein, zusammen mit anderen Kriterien und Anforderungen.
Einige Stellen sind aus Sicherheitsgründen auf britische Staatsangehörige beschränkt; daher werden Sie möglicherweise im Bewerbungsprozess nach Ihrer Staatsangehörigkeit gefragt.
Wenn Ihnen diese Position erfolgreich angeboten wird, durchlaufen Sie eine Reihe von vorvertraglichen Überprüfungen, einschließlich: Identität, Staatsangehörigkeit (einfach oder doppelt) oder Einwanderungsstatus, Beschäftigungshistorie, die 3 kontinuierliche Jahre zurückreicht, und Überprüfung von unverurteilten Vorstrafen (bekannt als Disclosure and Barring Service).
Zusätzlich zu diesen Kernkompetenzen sollten Sie über spezielle Erfahrung in einer oder mehreren der folgenden Technologien verfügen.
Azure Databricks
- Entwurf und Aufbau von Hochleistungs-Datenpipelines: Nutzung von Databricks und Apache Spark, um Daten in Azure Data Lake Storage und andere Azure Dienste zu extrahieren, transformieren und laden.
- Erfahrung mit Databricks ML und Azure ML zur Entwicklung prädiktiver Modelle und zur Gewinnung von Geschäftseinblicken.
- Nachgewiesene Expertise in Databricks, Apache Spark und Datenpipeline-Entwicklung sowie ein starkes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Praktiken.
- Erfahrung mit der Microsoft Azure Cloud-Plattform, einschließlich Azure Data Lake Storage, Databricks und Azure Data Factory.
- Azure Data Engineer Associate und Databricks Certified Data Engineer Professional
AWS
- Kenntnisse der AWS Tools: Nachweisbare Erfahrung mit AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Amazon Cloudwatch, Amazon SNS und AWS Step Functions.
- Programmierkenntnisse: Starke Erfahrung mit modernen Programmiersprachen wie Python, Java, Scala & Pyspark.
- Expertise in Datenspeichertechnologien: Tiefgehende Kenntnisse von Data Warehouse, Datenbanktechnologien und Big-Data-Ökosystemtechnologien wie AWS Redshift, AWS RDS und Hadoop.
- Erfahrung mit AWS Data Lakes: Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit AWS Data Lakes auf AWS S3 zur Speicherung und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Datensätzen
WEITERE INFORMATIONEN
Während des gesamten Auswahlverfahrens werden Ihnen Fragen zu Ihrer Berechtigung für die Sicherheitsüberprüfung gestellt, wie z. B. Land des Wohnsitzes und Staatsangehörigkeit, aber nicht beschränkt auf diese.
Hybrides Arbeiten: Die Orte, von denen aus Sie täglich arbeiten, variieren je nach Ihrer Rolle, Ihren Bedürfnissen und denen des Unternehmens; es wird eine Mischung aus Unternehmensbüros, Kundenstandorten und Ihrem Zuhause sein; wobei zu beachten ist, dass Sie nicht mehr als 100% der Zeit von zu Hause aus arbeiten können.
Was wir Ihnen bieten
Sie werden ermutigt, eine positive Work-Life-Balance zu pflegen. Unsere hybride Arbeitsweise bedeutet, dass wir hybrides Arbeiten in alles, was wir tun, integrieren und flexible Arbeitsregelungen zur täglichen Realität für unsere Mitarbeiter machen. Alle britischen Mitarbeiter können flexible Arbeitsregelungen beantragen.
Sie werden befähigt, zu erforschen, zu innovieren und sich weiterzuentwickeln. Sie profitieren von Capgemini 'Learning for Life'-Mentalität, was bedeutet, dass Sie unzählige Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten von Thinktanks bis hin zu Hackathons haben und Zugang zu 250,000 Kursen mit zahlreichen externen Zertifizierungen von AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, Cybersecurity-Qualifikationen und vielem mehr haben werden.
Warum wir anders sind
Bei Capgemini helfen wir Organisationen auf der ganzen Welt, agiler, wettbewerbsfähiger und erfolgreicher zu werden. Intelligente, maßgeschneiderte, oft bahnbrechende technische Lösungen für komplexe Probleme sind die Norm. Aber das gilt auch für eine Kultur, die ebenso kollaborativ wie zukunftsorientiert ist. Wir arbeiten eng zusammen und mit unseren Kunden, um die Geschäftsabläufe zu verstehen und die Ziele zu erreichen. Das werden Sie auch.
Capgemini repräsentiert stolz fast 130 Nationalitäten und seine kulturelle Vielfalt. Unsere ganzheitliche Definition von Vielfalt geht über Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung, Behinderung, Ethnizität, Rasse, Alter und Religion hinaus.
Capgemini betrachtet Vielfalt als alles, was uns als Organisation ausmacht, einschließlich unseres sozialen Hintergrunds, unserer Erfahrungen im Leben und bei der Arbeit, unserer Kommunikationsstile und sogar unserer Persönlichkeit. Diese Dimensionen tragen zu der Art von Vielfalt bei, die wir am meisten schätzen: Vielfalt der Gedanken.
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