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Marsh McLennan
Oliver Wyman - Data Engineer - Mexiko City
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Ciudad de México, Mexico
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Unternehmen
Oliver Wyman
Oliver Wyman ist ein Geschäft von Marsh (NYSE: MRSH), einem weltweit führenden Anbieter in den Bereichen Risiko, Rückversicherung und Kapital, Personal und Investitionen sowie Unternehmensberatung, der Kunden in 130 Ländern berät. Mit einem Jahresumsatz von über 27 Milliarden US-Dollar und mehr als 95,000 Kollegen hilft Marsh, das Vertrauen zu stärken, um durch die Kraft der Perspektive erfolgreich zu sein. Weitere Informationen finden Sie unter oliverwyman.com oder folgen Sie uns auf LinkedIn und X.
Marsh setzt sich für die Schaffung eines vielfältigen, integrativen und flexiblen Arbeitsumfelds ein. Wir bemühen uns, die besten Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten und die Vielfalt in Bezug auf Alter, Herkunft, Behinderung, ethnische Zugehörigkeit, familiäre Pflichten, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand, Nationalität, Elternstatus, persönlichen oder sozialen Status, politische Zugehörigkeit, Rasse, Religion und Glauben, Geschlecht/Geschlecht, sexuelle Orientierung oder Ausdruck, Hautfarbe oder jede andere gesetzlich geschützte Eigenschaft zu fördern.
Beschreibung
Über Oliver Wyman
Oliver Wyman, ein Unternehmen von Marsh (NYSE: MRSH), ist eine Unternehmensberatung, die sich durch tiefes Branchenwissen, kühne Innovation und einen kollaborativen Ansatz auszeichnet, der Komplexität durchdringt, um Organisationen bei der Bewältigung ihrer prägendsten Transformationsmomente zu unterstützen.
Weitere Informationen finden Sie unter oliverwyman.com oder folgen Sie uns auf LinkedIn und X.
Stellenübersicht
Sie sind verantwortlich für das Design, die Erstellung und die Wartung skalierbarer Datenpipelines und -infrastrukturen zur Unterstützung unserer datengesteuerten Initiativen. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung unserer Datensysteme und -lösungen sicherzustellen. Starke Erfahrung mit Databricks und solide Programmierkenntnisse in SQL und Python sind für den Erfolg in dieser Rolle unerlässlich.
Hauptverantwortlichkeiten
- Arbeitet mit Analyse- und Geschäftsteams zusammen, um Datenmodelle zu verbessern, die Business-Intelligence-Tools speisen, die Datenzugänglichkeit erhöhen und die datengesteuerte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen fördern.
- Entwickelt und pflegt automatisierte Datenpipelines für eine effiziente Datenerfassung, -transformation und -bereitstellung gemäß den Geschäftsanforderungen.
- Implementiert Systeme und Prozesse zur Überwachung und Sicherstellung der Datenqualität und -integrität über Produktionsdatenquellen hinweg.
- Entwirft Datenintegrationen und Datenqualitäts-Frameworks unter Anwendung von Data-Governance-Prinzipien.
- Arbeitet mit Geschäftsbereichen und Engineering-Teams zusammen, um langfristige Strategien für die Datenplattformarchitektur zu definieren.
- Dokumentiert technische Designs, Arbeitsabläufe und Best Practices zur Unterstützung des Wissensaustauschs im Team und der Systemwartung.
- Bietet technische Anleitung und Mentoring für Kollegen und andere Stakeholder nach Bedarf.
Erforderliche Erfahrung
- Bachelor / Master in einem quantitativen Fachgebiet, z. B. angewandte Mathematik, Statistik, Informatik, Informationssysteme oder verwandtem Bereich.
- 2+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Softwareentwicklung oder verwandten Bereichen.
- 2+ Jahre praktische Erfahrung mit Databricks und anderen ETL-Tools wie SSIS, Azure Data Factory, Alteryx oder Knime.
- 2+ Jahre Erfahrung in SQL/PLSQL-Entwicklung.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen und -Diensten (z. B. AWS, Azure, Google Cloud Platform usw.).
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien und -Frameworks (z. B. Hadoop, Spark, Kafka, usw.).
- Kenntnisse in Sprachen wie Python oder R.
- Fähigkeit, überzeugende und aufschlussreiche Visualisierungen mit Tools wie Tableau, Power BI oder anderen Visualisierungsplattformen zu erstellen.
- Vertrautheit mit relationalen und NoSQL Datenbanken und Erfahrung mit Data-Warehousing-Konzepten.
- Erfahrung mit mehreren RMDBs wie SQL Server, Oracle.
Fähigkeiten und Eigenschaften
- Ausgeprägte Problemlösungs- und kritische Denkfähigkeiten erforderlich.
- Fähigkeit, Explorationen voranzutreiben und Schlussfolgerungen aus mehreren Datensätzen zu ziehen.
- Starker Innovationsgeist, Eigeninitiative, Selbstständigkeit und die Fähigkeit, Lösungen zur Bewältigung von Geschäftsproblemen zu entwickeln.
- Selbstständig, der Daten interpretieren kann, um Trends zu verstehen und aussagekräftige Geschäftseinblicke für leitende Führungskräfte mit wenig Aufsicht zu gewinnen.
- Selbstmotiviert mit der Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und anderen Analysten zu genießen.
- Starker Wunsch, neue Fähigkeiten zu erlernen und erworbenes Wissen an andere weiterzugeben.
- Hohe Detailgenauigkeit mit tiefgreifenden quantitativen und analytischen Fähigkeiten und nachgewiesener Fähigkeit, Probleme zu lösen und die Berichterstattung zu verbessern.
- Starke Fähigkeiten im Beziehungsaufbau und die Fähigkeit, bei Kunden und wichtigen Stakeholdern Einigkeit zu erzielen, mit nachgewiesener Erfahrung im Einfluss ohne Autorität.
- Fähigkeit, in einem schnelllebigen, termingetriebenen, hochdynamischen Umfeld effektiv zu arbeiten und schnell auf Veränderungen und sich ändernde Prioritäten zu reagieren.
- Effektive Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Zahlen in eine Geschichte zu übersetzen.
- Sie müssen von Natur aus neugierig sein, verstehen, wie Daten in unseren verschiedenen zugrunde liegenden Systemen erzeugt werden und wie Berichts- und Analyseinhalte zusammengestellt werden, damit Daten in umsetzbare Geschäftseinblicke umgewandelt werden können, um die Strategie des Unternehmens zu unterstützen.
Marsh setzt sich für hybrides Arbeiten ein, das die Flexibilität des Fernzugriffs und die Vorteile der Zusammenarbeit, Vernetzung und beruflichen Entwicklung bei der gemeinsamen Arbeit im Büro bietet. Alle Marsh-Kollegen werden gebeten, mindestens drei Tage pro Woche in ihrem lokalen Büro oder vor Ort bei Kunden zu arbeiten. Büroteams legen mindestens einen „Anker-Tag“ pro Woche fest, an dem ihr gesamtes Team persönlich zusammenkommt.
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