Corning
Radian Generation
Data Engineer II
PythonSQLAWSRuby
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Aufgaben und Verantwortlichkeiten
- Leitung und Federführung bei der Konzeption und Entwicklung von ETL-Pipelines und -Prozessen
- Zusammenarbeit mit einem Team von Data Scientists und Analytics Professionals, um zu verstehen, wie Daten am besten für die weitere Verwendung aufbereitet werden können
- Aufbau, Wartung und Optimierung bestehender Datenarchitektur und -infrastruktur
- Verbesserung der Datenqualität und -integrität durch Belastungstests und Validierung
- Federführung bei der Entwicklung und Vereinheitlichung mehrerer Systeme in einer Microservice-zentrierten Architektur
Erforderliche Qualifikation & Ausbildung
- Universitätsabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet und 4+ Jahre einschlägige Erfahrung
- Zertifizierung in einer oder mehreren Technologien oder Methoden des Datenmanagements
Erforderliche Fähigkeiten & Kompetenzen
- Expertise mit SQL und noSQL Datenbanklösungen
- Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder Ruby
- Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Tools in AWS oder Azure
- Verständnis einer Data-Lakehouse-Architektur, deren Design und Implementierung
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine Leidenschaft für qualitativ hochwertiges Datenmanagement
Erforderliche Softwarekenntnisse
- 2+ Jahre SQL Erfahrung
- 4+ Jahre Programmiererfahrung mit Ruby, Python oder einer anderen Skriptsprache
- Erfahrung in der Arbeit mit umfangreichen AWS Systemen, die mehrere Microservice-Gruppen umfassen
Bevorzugte Erfahrung
- Master-Abschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet und 2+ Jahre einschlägige Erfahrung
- Erfahrung in der Vereinheitlichung von Systemen mit ähnlichen, aber unterschiedlichen Ansätzen für das Datenmanagement ist von Vorteil
Bevorzugte Fähigkeiten & Kompetenzen
- Verständnis von Cloud Computing und Datenmanagement-Technologien in AWS (Sagemaker, Lambda, RDS, Redshift)
- Vorerfahrung in der Arbeit nach agilen Softwareentwicklungsmethoden und -werkzeugen, wie z. B. Jira Ticketing, Kanban Prozess usw.
- Kenntnisse in Datenvisualisierungs- oder Business-Intelligence-Tools sind von Vorteil (DOMO, Tableau, PowerBI)
- Erfahrung in der Arbeit mit Versionskontrollsystemen wie GIT
