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Brillio ist ein Technologieberatungsunternehmen, das Organisationen bei der digitalen Transformation in den Bereichen Gesundheitswesen, Versicherungen, Logistik, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und Medien, Biowissenschaften sowie Einzelhandel unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst Kundenerlebnis, Daten und künstliche Intelligenz, generative künstliche Intelligenz, Produkt- und Plattformentwicklung sowie Infrastruktur, Cloud und Sicherheit. Brillio verbindet technisches Know-how mit Branchenkenntnissen, um digitale Produkte zu entwickeln und technologische Umgebungen zu modernisieren. So unterstützt das Unternehmen seine Kunden dabei, auf sich verändernde Markt- und Technologieanforderungen zu reagieren.
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Hybrid Data Engineer – dbt und Snowflake bei Brillio

Werde Data Engineer bei Brillio mit Fokus auf das Reverse Engineering von Preislogik und deren Neuaufbau als kontrollierte dbt-Modelle in der Silver-Schicht. Validiere die Übereinstimmung, dokumentiere die Datenherkunft und löse veraltete Gold-Schicht-Definitionen nach Freigabe durch die Analysten ab.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowPythonSQL

Beschreibung

  • Arbeite mit Preisanalysten zusammen, um Definitionen, Berechnungen, Transformationen, Abhängigkeiten, Annahmen, Randfälle und Unklarheiten der Gold-Schicht zu ermitteln
  • Analysiere SQL-Code von Analysten, Tabellenkalkulationsformeln und Ad-hoc-Berechnungen rückwärts, um das beabsichtigte Geschäftsverhalten zu bestimmen
  • Überführe bestehende Logik in klar definierte technische Anforderungen und praktikable Migrationspläne
  • Erstelle freigegebene Preisdefinitionen als kontrollierte, wiederverwendbare und dokumentierte dbt-Modelle in der Silver-Schicht
  • Wende etablierte Standards für Datenmodellierung, Benennung, Tests, Versionskontrolle und Code-Reviews an
  • Erstelle skalierbare, wartbare und auditierbare Modelle, die nicht von undokumentiertem Analystenwissen abhängen
  • Implementiere dbt-Tests für Eindeutigkeit, Nullwerte, zulässige Werte, Beziehungen und Geschäftsregeln
  • Gleiche die Ergebnisse der Silver-Schicht mit bestehenden Ergebnissen der Gold-Schicht ab und untersuche Abweichungen
  • Teste migrierte Ergebnisse über repräsentative Zeiträume, Segmente, Grenzbedingungen und bekannte Ausnahmen hinweg
  • Schließe Migrationen nach einer Paritätsprüfung und der Freigabe durch die Preisanalysten ab
  • Arbeite mit Preisanalysten zusammen, um Berechnungen zu klären, das beabsichtigte Verhalten zu bestätigen und erwartete Ergebnisse zu vereinbaren
  • Führe Walkthroughs und Reviews durch und dokumentiere die Zustimmung der Analysten, bevor bestehende Definitionen außer Betrieb genommen werden
  • Halte technische und fachliche Stakeholder über Risiken, offene Fragen, Abhängigkeiten und Entscheidungen auf dem Laufenden
  • Dokumentiere Geschäftskontext, Berechnungsregeln, Annahmen, Ausnahmen, Eingaben, Verantwortlichkeiten, Datenherkunft, Tests und nachgelagerte Nutzer in dbt und Confluence
  • Nimm Ad-hoc-Logik der Gold-Schicht außer Betrieb, sobald der Silver-Ersatz validiert, freigegeben und übernommen wurde und seine nachgelagerten Abhängigkeiten aktualisiert sind
  • Bestätige, dass die außer Betrieb genommene Logik nicht mehr verwendet wird, und aktualisiere die Betriebsdokumentation entsprechend der neuen maßgeblichen Quelle

Anforderungen

  • Fünf bis acht Jahre Erfahrung im Data Engineering für analytische Datenplattformen
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse, einschließlich Joins, Window-Funktionen, CTEs, Aggregationen, bedingter Logik und Optimierung
  • Praktische Erfahrung mit dbt, einschließlich Modellen, Tests, Dokumentation und Datenherkunft
  • Fundierte Snowflake-Kenntnisse, einschließlich Datenmodellierung, Performance-Tuning und Data-Warehouse-Konzepten
  • Erfahrung mit dem Refactoring, der Migration oder Modernisierung komplexer analytischer Logik
  • Fähigkeit, Ad-hoc-SQL und Tabellenkalkulationsberechnungen zu interpretieren und ihre Ergebnisse zu überprüfen
  • Ausgeprägtes Verständnis von Datenqualität, Abstimmung, Tests und Release-Kontrollen
  • Fähigkeit, mit Stakeholdern außerhalb der Entwicklung Anforderungen zu klären und Ergebnisse zu validieren
  • Klare Kommunikation und sorgfältige Dokumentationspraxis
  • Python-Erfahrung ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Airflow, Confluence, Jira und Slack
  • Erfahrung in Datenmodellierung, Qualitätsvalidierung, Abstimmung, Migrationsplanung, Stakeholder-Zusammenarbeit und technischer Dokumentation

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