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) – Remote in der Ukraine

Entwickle skalierbare Azure-Datenplattformen und Pipelines für Analysen, Berichte und datenbasierte Entscheidungen. Erstelle Spark-Workflows und zuverlässige Datenverarbeitung in Zusammenarbeit mit mehreren Teams.

Beschreibung

  • Entwickle skalierbare, zuverlässige Datenplattformen und Pipelines für Analyse- und operative Anforderungen.
  • Erstelle Datenverarbeitungs-Workflows mit verteilten Frameworks wie Apache Spark und PySpark auf Databricks.
  • Entwickle die Cloud-Datenplattform mit Azure-Diensten wie Data Factory, Synapse, Microsoft Fabric, Databricks, Event Hub und Azure Data Lake Storage weiter.
  • Integriere und verarbeite interne und externe Daten und gewährleiste dabei Konsistenz, Qualität und Zuverlässigkeit.
  • Verantworte Zuverlässigkeit, Überwachung und Performance der Pipelines.
  • Arbeite mit Analysten, Data Scientists und Engineers zusammen, um geschäftliche und analytische Anforderungen in robuste Datenlösungen umzusetzen.
  • Verbessere die Data-Engineering-Praktiken, darunter Pipeline-Standards, Tests und betriebliche Zuverlässigkeit.
  • Bewerte Tools und Technologien für das Data-Engineering-Umfeld und unterstütze ihre Einführung.

Anforderungen

  • Verfüge über mindestens vier Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering oder im Aufbau von Datenverarbeitungsplattformen.
  • Beherrsche SQL sicher und bringe fundierte Python-Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines mit.
  • Hast Erfahrung mit Frameworks für verteilte Verarbeitung wie Apache Spark oder PySpark; Databricks-Erfahrung ist ein großer Vorteil.
  • Bring praktische Erfahrung im Entwurf und in der Umsetzung von Cloud-Datenpipelines mit, vorzugsweise auf Azure.
  • Hast Pipelines und Datenmodelle für analytische Systeme im Produktionsmaßstab entworfen.
  • Verstehst ETL-/ELT-Design, dimensionale Modellierung und Data-Warehousing-Grundlagen.
  • Hast Erfahrung mit modernen Data-Lake-Architekturen und Formaten wie Parquet und JSON.
  • Hast Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow eingesetzt.
  • Bring Erfahrung in der Datenbankentwicklung und Performance-Optimierung mit.
  • Kannst skalierbare, wartbare Datenlösungen mit minimaler Aufsicht entwerfen.
  • Kommunizierst und arbeitest effektiv mit anderen zusammen.
  • Verfügst über Englischkenntnisse auf professionellem Arbeitsniveau.
  • Hast Erfahrung mit Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift.
  • Hast Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Event Hub, Kafka oder Spark Streaming.
  • Hast Erfahrung mit Delta Lake oder anderen Lakehouse-Technologien.
  • Bist mit CI/CD-Praktiken und Git-basierten Entwicklungsabläufen vertraut.
  • Hast Erfahrung mit agilen Entwicklungsumgebungen.

Zusatzleistungen

  • Arbeite remote.

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