Sigma Software Group
Sigma Software Group
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
AutomobilindustrieBeratungGesundheitswesen
Sigma Software Group ist ein multinationales Technologieberatungsunternehmen, das 2002 gegründet wurde. Die Teams bieten Softwareentwicklung, Grafikdesign, Tests und technischen Support für Kunden aus Bereichen wie Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Luftfahrt, Bankwesen, Gaming, Immobilien und Werbung. Das Unternehmen stellt IT-Fachkräfte für anspruchsvolle Engineering-Projekte ein und unterstützt ihre berufliche Entwicklung durch Mentoring und kontinuierliches Lernen. Remote-Arbeit ist Teil des Arbeitsmodells, wobei die Projekte Organisationen wie AstraZeneca, Scania und SAS betreuen.

Data Engineer (Azure, Spark) auf mittlerer Ebene – Remote in Polen

Entwickle Azure-Datenplattformen und skalierbare Pipelines für Analysen und operative Abläufe. Gestalte Spark-Workflows, Datenmodelle und zuverlässige Cloud-Datenlösungen.

Beschreibung

  • Entwickle skalierbare, zuverlässige Datenplattformen und Pipelines für Analysen und operative Abläufe
  • Entwickle verteilte Datenverarbeitungs-Workflows mit Apache Spark, PySpark und Databricks
  • Erweitere die Cloud-Datenplattform mit Azure Data Factory, Synapse, Event Hub und Azure Data Lake Storage
  • Erstelle Datenmodelle für Analysen, Berichte und nachgelagerte Anwendungen
  • Integriere und verarbeite Daten aus verschiedenen Quellen und stelle dabei Qualität und Konsistenz sicher
  • Überwache und verbessere Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Pipelines
  • Arbeite mit Analysten, Data Scientists und Engineers zusammen, um Anforderungen in Lösungen umzusetzen
  • Verbessere Methoden, Tests und die betriebliche Zuverlässigkeit im Data Engineering
  • Bewerte und integriere Tools und Technologien für das Data-Engineering-Ökosystem

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering oder im Aufbau von Datenverarbeitungsplattformen
  • Fundierte SQL-Kenntnisse
  • Gute Python-Erfahrung in der Entwicklung von Pipelines
  • Erfahrung mit Frameworks für verteilte Datenverarbeitung wie Apache Spark oder PySpark; Databricks ist von Vorteil
  • Praktische Erfahrung mit dem Entwurf und der Umsetzung von Pipelines in Cloud-Umgebungen; Azure ist von Vorteil
  • Erfahrung mit analytischen Systemen im Produktivbetrieb und Datenmodellierung
  • Kenntnisse in ETL-/ELT-Design, dimensionaler Modellierung und Data-Warehousing-Prinzipien
  • Erfahrung mit modernen Data-Lake-Architekturen und Formaten wie Parquet und JSON
  • Vertrautheit mit Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow
  • Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Datenbanken
  • Fähigkeit, skalierbare Lösungen mit geringer Betreuung zu entwerfen
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeiten
  • Sehr gute Englischkenntnisse im beruflichen Umfeld

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Unterstützendes Arbeitsumfeld
  • Attraktive Zusatzleistungen
  • Möglichkeit zum mobilen Arbeiten

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