GFT Technologies
GFT Technologies
GFT Technologies ist ein Technologie- und Digitalisierungsunternehmen, das in den Bereichen Beratung, Versicherungen und Cybersicherheit tätig ist. Die Plattform Cookiebot unterstützt Organisationen dabei, die Einwilligung von Nutzerinnen und Nutzern einzuholen und zu verwalten und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO und des CCPA zu fördern. Die Lösungen des Unternehmens sind auf die Integration in bestehende digitale Umgebungen ausgelegt und werden von mehr als 600.000 Kunden weltweit genutzt, um personenbezogene Daten transparenter und kontrollierter zu verarbeiten.

AWS-Dateningenieur (Mid-Level/Senior) – Remote in Brasilien

Remote-Position als AWS-Dateningenieur bei GFT Technologies, einem globalen Unternehmen für Technologie und digitale Dienstleistungen. Entwickle Datenpipelines, Dimensionsmodelle, Governance-Praktiken und Lakehouse-Architekturen für Analytics und KI.

Beschreibung

  • Nutze ETL-Tools, um große Datenmengen zu organisieren, zu erfassen und zu verarbeiten.
  • Überführe die Geschäftsziele von Kunden in Strategien für Informationsmanagement und Business Intelligence.
  • Betreibe Datenpipelines und schütze Informationen durch sichere Zugriffskontrollen.
  • Entwickle und veröffentliche Kennzahlen und Dashboards aus den erfassten Daten.
  • Sichere die Datenqualität und bewahre die Datenintegrität in allen Prozessen.
  • Unterstütze die Modernisierung der Datenplattform durch Lakehouse-Architektur, Governance, Qualitätsmanagement und die Vorbereitung auf Analytics- und KI-Anwendungsfälle.
  • Erstelle Dimensionsmodelle für Fachteams, Dashboards und Berichte.
  • Überwache den gesamten Datenlebenszyklus – von der Erfassung und Verarbeitung über Speicherung, Transformation und Nutzung bis hin zu Governance.

Anforderungen

  • Berufserfahrung auf mittlerem oder fortgeschrittenem Niveau im Data Engineering und mit AWS.
  • Praktische Erfahrung in der Erfassung, Transformation und dem Laden von Daten mit ETL-Tools und Python oder PySpark.
  • Gute Kenntnisse in AWS Glue, EMR, Athena, SNS, Lambda, Step Functions, S3, Lake Formation, IAM und CloudWatch.
  • Kenntnisse in der Modellierung von NoSQL-Daten und in Datenbanken wie MongoDB, DynamoDB und Hadoop.
  • Kenntnisse in Lakehouse-Architekturen mit Apache Iceberg, einschließlich der Verwaltung analytischer Tabellen, Versionierung, Schemaentwicklung, Partitionierung und Performance-Tuning.
  • Erfahrung mit Abfrage-Engines für große Datenmengen wie Athena, Trino, Presto oder Spark SQL.
  • Fähigkeit zur Optimierung von Abfragen sowie Erfahrung mit den spaltenbasierten Formaten Parquet und ORC.
  • Kenntnisse der Konzepte der Dimensionsmodellierung, einschließlich Fakten, Dimensionen, Granularität, Schlüssel, Hierarchien, Kennzahlen und KPIs.
  • Erfahrung im Umgang mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten.
  • Erfahrung mit Unit- und Performance-Tests.
  • Kenntnisse in Cloud-Sicherheitspraktiken, Zugriffskontrolle und Monitoring.
  • AWS-Practitioner- und AWS-Data-Engineer-Zertifizierungen sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit Datenqualität und Observability ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Terraform und CloudWatch ist von Vorteil.
  • Kenntnisse in Data Mesh sind von Vorteil.
  • Kenntnisse in der Anwendung von KI auf Daten sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Flexible Benefit-Karte mit freier Wahl, wie und wo die Mittel eingesetzt werden.
  • Stipendienunterstützung für Bachelor-, Master-, MBA- und Sprachstudiengänge.
  • Programme zur Förderung und Unterstützung beruflicher Zertifizierungen.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Wettbewerbsfähige Vergütung.
  • Jährliche Leistungsbeurteilungen mit einem strukturierten Karriereentwicklungsplan.
  • Möglichkeiten für internationales Karrierewachstum.
  • Zugang zu Wellhub und TotalPass.
  • Betriebliche private Altersvorsorge.
  • Unterstützung bei der Kinderbetreuung.
  • Krankenversicherung.
  • Zahnzusatzversicherung.
  • Lebensversicherung.

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