Manila Recruitment
Manila Recruitment
11 – 50 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing

Manila Recruitment ist eine auf den Philippinen ansässige Personalagentur, die multinationalen Unternehmen, Konzernen und Start-ups dabei hilft, Teams für den philippinischen Markt aufzubauen. Zu den Dienstleistungen gehören die Suche nach Führungskräften, IT-Recruiting, Headhunting, Offshore-Personalbesetzung und die Vermittlung von Remote-Mitarbeitenden in Bereichen wie Beratung, Logistik und Marketing.

Die Agentur entwickelt auf die Geschäftsziele jedes Kunden abgestimmte Recruiting-Strategien und verfolgt einen prozessorientierten Ansatz, der sich auf die Suche nach aktiven und passiven Kandidatinnen und Kandidaten konzentriert. Die zertifizierten Headhunter von Manila Recruitment unterstützen die Personalgewinnung mit einem umfangreichen Kandidatennetzwerk und Programmen zur Kandidatengarantie.

Lead Data Engineer – Microsoft Fabric & Azure (Hybrid)

Verantworten Sie die Architektur und Bereitstellung von Datenplattformen auf Azure und Microsoft Fabric. Entwickeln Sie skalierbare Pipelines, Power-BI-Analysen, Governance-Praktiken und agentische Engineering-Workflows und führen Sie dabei ein Data-Engineering-Team.

Beschreibung

  • Verantwortung für die Architektur von Datenaufnahme, -transformation und -analyse über verschiedene Produkte hinweg
  • Entwicklung skalierbarer und wiederverwendbarer Muster für Pipelines, Speicher, Arbeitsbereiche, Datenmodelle und Analysen
  • Aufbau produktionsreifer Bronze-, Silver- und Gold-Pipelines nach der Medallion-Architektur
  • Festlegung von Standards für Schemas, Transformationen, Benennung, Monitoring und Reporting-Bereitschaft
  • Definition von Spezifikationen, Validierungsprozessen und Schutzmaßnahmen für den Einsatz von Coding-Agenten
  • Entwicklung von Prototypen und produktivem Code mit Idempotenz, sicherem Replay, inkrementeller Verarbeitung und klarer Schichtentrennung
  • Bereitstellung von Pipelines über Quellcodeverwaltung und CI/CD mit Versionierung, Monitoring, Drift-Erkennung, Alarmierung und getesteten Wiederherstellungsverfahren
  • Steuerung von Plattformleistung, Zuverlässigkeit, Wiederherstellbarkeit und Kosten bei zunehmenden Datenmengen
  • Anwendung von Datenqualitätsprüfungen und Validierungen an jeder Schichtengrenze
  • Sicherstellung konsistenter Metrikdefinitionen und Zusammenarbeit bei Zugriffskontrollen, Row-Level-Security und Datenschutz
  • Entwurf semantischer Modelle, Data Marts und gemeinsam genutzter Datensätze für Power BI
  • Beratung von Analysten und Entwicklern von Berichten zu Datenmodellierung, Performance und Wiederverwendung
  • Führung eines kleinen Data-Engineering-Teams bei Lösungsdesign, Code-Reviews und der Lösung komplexer Probleme sowie Coaching zu Datenherkunft, Qualität und Beobachtbarkeit
  • Etablierung von Betriebspraktiken für eine zuverlässige, wiederverwendbare und skalierbare Datenplattform

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, solide Grundlagen und nachweisliche Erfahrung mit der Umsetzung von Datenlösungen von Anfang bis Ende
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung als Lead Data Engineer, Technical Lead oder in einer Führungsrolle mit Personalverantwortung sowie die Fähigkeit, technische Arbeit zu steuern und gleichzeitig selbst praktisch mitzuwirken
  • Fundierte Kenntnisse in Datenarchitektur und Datenmodellierung, einschließlich dimensionaler Modellierung und geschichteter Designs wie der Medallion-Architektur, sowie Erfahrung in der praktischen Umsetzung von Projekten
  • Praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric; fundierte Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder Synapse ist relevant, wenn sie mit der Fähigkeit verbunden ist, in Fabric zu arbeiten
  • Aufbau produktionsskalierter Pipelines und Transformationen von Grund auf, einschließlich der Datenaufnahme aus operativen Quellen, fortgeschrittenem SQL, inkrementellem Laden und Python oder PySpark
  • Abdeckung des gesamten Engineering-Lebenszyklus von der Quellaufnahme und Pipeline-Entwicklung über die Datenmodellierung bis zur Power-BI-Reporting-Schicht
  • Verständnis von Power-BI-Datenflüssen, Dataset-Design, semantischer Modellierung und DAX
  • Verantwortung für produktive Datenplattformen, einschließlich Monitoring, zuverlässiger Aktualisierung, Wiederherstellung, Performance und Kostenmanagement
  • Verständnis von Data Governance, Qualität, Beobachtbarkeit, Datenherkunft, Validierung, Zugriffskontrolle, Row-Level-Security, Datenschutz und Data CI/CD über Azure DevOps, GitHub Actions oder die Fabric-Git-Integration
  • Ausgeprägtes technisches Urteilsvermögen und Problemlösungskompetenz, selbstständige Auswahl und Erläuterung technischer Ansätze sowie Verantwortung für Probleme bis zu ihrer Lösung
  • Verständnis von agentischem Engineering; praktische Erfahrung ist von Vorteil

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