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Capital One ist ein Finanzdienstleistungs- und Fintech-Unternehmen, das Kreditkarten, Autokredite sowie Bank- und Sparprodukte anbietet. Die Arbeit des Unternehmens verbindet Finanzexpertise mit Technologie und digitalen Werkzeugen, um den Umgang der Kundinnen und Kunden mit ihrem Geld zu verbessern. Im Mittelpunkt der Karrieremöglichkeiten steht die Entwicklung kundenorientierter Lösungen in einer vielfältigen und inklusiven Belegschaft.
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Data Engineer 4, Python, AWS und Spark – Capital One, New York City

Vollzeitstelle als Data Engineer vor Ort bei Capital One zur Entwicklung sicherer, cloudbasierter und Streaming-Datenplattformen für personalisierte Marketingerlebnisse. Arbeiten Sie mit Python, Spark, Kafka, SQL, Snowflake und Databricks an Lakehouse-Lösungen.

USVereinigte StaatenNYNew YorkVAVirginia
179.400 $ – 245.600 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
Amazon RedshiftAWSAzureCassandraCloudDynamoDBGoogle Cloud PlatformHadoopJavaKafkaLinuxMapReduceMongoDBNoSQLPythonRDBMSScalaShell-SkriptingSparkSQLUnix

Beschreibung

  • Entwerfen, entwickeln, testen und implementieren Sie eigenständig robuste, skalierbare cloudbasierte Datenlösungen, Lakehouse-Architekturen und Echtzeit-Streaming-Pipelines
  • Leiten und beeinflussen Sie funktionsübergreifende Agile-Teams aus den Bereichen Entwicklung, Datenanalyse und Data Science
  • Wenden Sie gemeinsame Data-Engineering-Muster an, die Codequalität, Wartbarkeit und betriebliche Effizienz verbessern
  • Entwickeln Sie mit Python, SQL, Scala, Spark, NoSQL-Datenbanken, relationalen Open-Source-Datenbanken, Databricks und Snowflake
  • Implementieren Sie Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, fein abgestufte Zugriffskontrollen, Datenqualitätsmaßnahmen, Governance und Standards für die zulässige Nutzung
  • Arbeiten Sie mit digitalen Produktmanagern und Softwareentwicklern zusammen, um zuverlässige Lösungen bereitzustellen und Kundenerlebnisse zu verbessern
  • Erklären Sie technischen und nichttechnischen Stakeholdern technische Konzepte und Datenerkenntnisse
  • Verfolgen Sie technologische Entwicklungen, engagieren Sie sich in Engineering-Communities und nutzen Sie interaktive KI-Tools, um die Umsetzung zu beschleunigen
  • Führen Sie Unit-Tests und Peer-Reviews von Code durch
  • Verbessern Sie Systemleistung, Beobachtbarkeit und Unterstützung für nachgelagerte Nutzer
  • Bauen Sie skalierbare Plattformen für personalisierte Omnichannel-Nachrichten und Erlebnisse über unternehmenseigene und bezahlte Werbetechnologiekanäle hinweg

Anforderungen

  • Bachelorabschluss oder höher in Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach wie Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Operations Research, Analytics, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung, ausgenommen Praktika
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Arbeit mit verteilten Daten
  • Mindestens zwei Jahre SQL-Erfahrung
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Python, Java oder Scala
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung im Entwerfen und Entwickeln von Datenpipelines
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenmodellierung und im Entwerfen von End-to-End-Lösungen mit relationalen und nichtrelationalen Datenbanken
  • Neue Bewerber sind nicht für eine arbeitgeberfinanzierte Einwanderungssponsorship oder einwanderungsbezogene Unterstützung berechtigt
  • Bevorzugt: Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Informationssystemen oder einer verwandten technischen Fachrichtung
  • Bevorzugt: Mindestens sieben Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung mit Python, SQL, Spark, Scala oder Java
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen, Bereitstellen und Betreiben von Daten-Workloads in öffentlichen Clouds auf AWS, Azure oder GCP
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Aufbau verteilter Daten- oder Computing-Workloads mit EMR, Spark, AWS Glue, Databricks, MapReduce, Hadoop oder Hive
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen, Implementieren und Betreiben von Echtzeit-Streaming-Anwendungen wie Kafka
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen und Verwalten von Data Warehouses wie Snowflake oder Redshift
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Implementierung von NoSQL-Systemen und Lösungen für semi-strukturierte Daten mit MongoDB, Cassandra oder DynamoDB
  • Bevorzugt: Mindestens vier Jahre Erfahrung in UNIX- oder Linux-Umgebungen mit grundlegenden Befehlen und Shell-Skripting
  • Bevorzugt: Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Tools für Datenorchestrierung oder Datenbeobachtbarkeit
  • Bevorzugt: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung wiederverwendbarer, nutzerorientierter Datenprodukte
  • Bevorzugt: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in agilen Engineering- und Bereitstellungsumgebungen
  • Bevorzugt: Praktische Erfahrung mit interaktiven KI-Tools wie Claude Code oder GitHub Copilot

Zusatzleistungen

  • Leistungsabhängige Vergütung kann aus Barboni und/oder langfristigen Anreizen bestehen
  • Umfassende, wettbewerbsfähige und inklusive Gesundheits-, Finanz- und weitere Leistungen zur Unterstützung des allgemeinen Wohlbefindens
  • Für Bewerber, die sie benötigen, stehen angemessene Vorkehrungen zur Verfügung
  • Verpflichtung zu Chancengleichheit und Nichtdiskriminierung
  • Drogenfreier Arbeitsplatz

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