Stefanini LATAM
Stefanini LATAM
Stefanini LATAM ist ein Anbieter von Technologielösungen mit Fokus auf digitale Transformation und die Modernisierung von Unternehmen. Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung unterstützt das Unternehmen Organisationen dabei, ihre Betriebsmodelle und Kundenerlebnisse durch Automatisierung, künstliche Intelligenz, Cybersicherheit und Datenanalyse zu verbessern. Die Arbeit verbindet Beratung mit der Implementierung von Technologien und hilft Kunden, Möglichkeiten zur Prozessoptimierung zu erkennen, auf sich verändernde Marktbedingungen zu reagieren und nachhaltiges Wachstum anzustreben.

Junior-Dateningenieur

Werde als Junior-Dateningenieur Teil von Stefanini LATAM und entwickle ETL- und ELT-Pipelines in der Google Cloud. Arbeite mit Python, SQL, Spark, BigQuery und Airflow an cloudbasierten Datenlösungen.

Beschreibung

  • Entwirf, entwickle und pflege batch- und ereignisgesteuerte ETL- und ELT-Datenpipelines
  • Implementiere Lösungen zur Datenverarbeitung und -speicherung auf der Google Cloud Platform
  • Erstelle Datenprozesse mit Python, SQL und Spark oder PySpark
  • Arbeite mit BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc und Pub/Sub
  • Implementiere und pflege Orchestrierungs-Workflows mit Airflow und Cloud Composer
  • Wirke an der Entwicklung und Weiterentwicklung von Data-Lake-, Data-Warehouse- und/oder Lakehouse-Architekturen mit
  • Entwirf und optimiere Datenmodelle für Informationsverarbeitung und Analysen
  • Automatisiere Prozesse und Bereitstellungen mithilfe von CI/CD- und Infrastructure-as-Code-Praktiken, vorzugsweise mit Terraform
  • Etabliere Kontrollen für Datenqualität, -integrität, Rückverfolgbarkeit und Verfügbarkeit
  • Optimiere Pipelines, Abfragen und Prozesse hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und effizienter Ressourcennutzung
  • Wirke an Migrationen und Modernisierungsinitiativen für Cloud-Datenplattformen mit
  • Arbeite mit den Teams für Architektur, Data Science, BI, Entwicklung und Business zusammen
  • Dokumentiere implementierte Architekturen, Pipelines, Modelle und Lösungen
  • Leiste dem Team technische Unterstützung und fördere Best Practices im Data Engineering

Anforderungen

  • Kenntnisse der Google Cloud Platform (GCP)
  • Erfahrung mit oder Kenntnisse in BigQuery, Cloud Storage, Dataflow und/oder Dataproc, Pub/Sub, Python, fortgeschrittenem SQL sowie Apache Spark oder PySpark
  • Erfahrung in der Entwicklung von ETL- und ELT-Pipelines
  • Kenntnisse in Datenmodellierung und Datentransformation
  • Kenntnisse in Airflow oder Cloud Composer für die Orchestrierung
  • Kenntnisse in dbt und/oder Dataform, Terraform, Git und CI/CD-Prozessen sind wünschenswert
  • Kenntnisse in Data-Lake-, Data-Warehouse- und/oder Lakehouse-Architekturen
  • Kenntnisse in Hadoop und/oder Kafka
  • Kenntnisse in relationalen und NoSQL-Datenbanken
  • Kenntnisse in Machine Learning und/oder Vertex AI
  • Kenntnisse in Data Governance und Datenqualität

Zusatzleistungen

  • Es sind keine konkreten Zusatzleistungen aufgeführt; ein Stefanini-Leistungsbereich ist vorhanden, enthält jedoch keine weiteren Angaben

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