Derevo er en virksomhed inden for dataanalyse og digital omstilling, som hjælper organisationer med at omsætte data til forretningsindsigt. Arbejdet spænder over hele analyseforløbet, fra skabelse og integration af data til analyse og deling, og omfatter også indsatser for at opbygge datadrevne kulturer. Virksomheden anvender AI og maskinlæring i analyseløsninger på tværs af brancher og arbejder med en nearshore-leverancemodel med globale teams, især for kunder i USA og Canada. Med mere end ti års erfaring samarbejder Derevo med teknologileverandører for at støtte organisationer gennem datadrevne forandringer. Virksomhedens teams arbejder med rådgivning, logistik og markedsføring, og virksomheden ansætter på tværs af organisationen.
Senior dataingeniør, Microsoft Fabric
Byg Microsoft Fabric-arkitekturer, lakehouses og datapipelines til Derevos data- og AI-løsninger. Omsæt data i stor skala til indsigter, der understøtter forretningsbeslutninger.
Beskrivelse
- Byg og implementer moderne dataarkitekturer af høj kvalitet
- Udvikl analyseløsninger med Big Data-teknologier
- Design, vedligehold og optimer systemer til parallel behandling
- Anvend bedste praksis til lagring og håndtering af datavarehuse, datasøer og lakehouses
- Indsaml, behandl, rens og orkestrer store datamængder
- Integrer og transformér data fra flere strukturerede og semistrukturerede kilder
- Fastlæg tekniske strategier, der stemmer overens med forretningsmålene
- Deltag i projektet og dets sprints, og udfør udviklingsarbejde
- Identificer krav og fastlæg omfanget
- Deltag i sprintplanlægning, tekniske arbejdssessioner, workshops og møder med interne teams og kunder
- Klassificer og estimér opgaver ved hjælp af agile metoder
- Følg sprintens fremdrift dagligt
- Overhold leveringsfrister, og håndter risici ved hurtigt at kommunikere forsinkelser
Krav
- Avancerede engelskkundskaber
- Stærke kompetencer inden for T-SQL og Spark SQL, herunder DDL, DML, underforespørgsler, CTE'er, flere joins, aggregeringer, vinduesfunktioner, lagrede procedurer, indeksoptimering, statistik og eksekveringsplaner
- Stærke Python-kompetencer (PySpark), herunder objektorienteret programmering, datastrukturer, kontrolflow, dataindlæsning, DataFrames, UDF'er, tidsvinduer, partitionering, PEP 8 og modularitet
- Erfaring med JSON og REST API'er til pipelineorkestrering, CI/CD-implementeringer, dynamisk parameterisering og håndtering af artefakter
- Kendskab til Microsoft Fabric, Lakehouse, OneLake, Delta Lake og ACID-kompatible Delta-tabeller
- Kendskab til partitionering, OPTIMIZE, Z-ORDER og tidsrejser
- Kendskab til datavarehuse (Synapse Analytics), provisionerede og serverløse SQL-klynger, stjerne- og sneskemamodeller, transaktionel T-SQL, isolation og automatisk skalering
- Erfaring med CI/CD og livscyklusstyring ved hjælp af Azure DevOps eller GitHub Actions
- Kendskab til enhedstest af datasæt, skemavalidering og automatiseret implementering af artefakter
- Kendskab til Monitor Hub og Activator, målepunktsdashboards, proaktive advarsler og automatiserede runbooks
- Kendskab til Eventstreams og Eventhouse til indlæsning af hændelser i realtid, behandlingsvinduer og inkrementelle aggregeringer
- Kendskab til datasikkerhed og datastyring, roller og tilladelser, sikkerhed på række- og kolonneniveau, dynamisk datamaskering og revision
- Generelt kendskab til Azure Data Factory er en fordel
- Gode kommunikationsevner, erfaring med squad-baseret teamwork, initiativ, samarbejde, kontinuerlig læring, ansvarlighed, organisatoriske evner, datarådgivning, kravstyring, kundetilpasset strategi og præsentation for kunder
Fordele
- Lovpligtige og ekstra personalegoder
- Mulighed for at udvikle ekspertise inden for forskellige områder og teknologier
- Tværfaglig udvikling og nye udfordringer
- Et miljø med plads, tillid og frihed til at skabe
- Nødvendig oplæring
- Arbejde på banebrydende teknologiprojekter for multinationale kunder
- Fleksibelt fjernarbejde
- Nødvendigt arbejdsudstyr
- Værktøjer til intern kommunikation