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Marsh McLennan
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Sponsor für H1B-VisumFinanzenMarketingRecht
Marsh McLennan ist ein weltweit tätiges Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, das in den Bereichen Risiko, Strategie und Personalberatung arbeitet. Zu den Geschäftsbereichen gehören Marsh, das Versicherungsmakler- und Risikomanagement-Dienstleistungen anbietet, Guy Carpenter mit Schwerpunkt auf Rückversicherung und Kapitalstrategien, Mercer für Beratung zu Gesundheit, Vermögen und Karriere sowie Oliver Wyman, spezialisiert auf Strategie-, Wirtschafts- und Markenberatung. Mit mehr als 85.000 Mitarbeitenden weltweit vereint Marsh McLennan Fachwissen aus den Bereichen Finanzen, Beratung, Marketing und verwandten professionellen Dienstleistungen. Das Beschäftigungsangebot des Unternehmens umfasst Tätigkeiten in der Kundenberatung, Risikoanalyse, Geschäftsstrategie, Beratung und in operativen Teams aller vier Geschäftsbereiche.
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Manager für Data Engineering – Pune (Hybrid)

Leiten Sie Data-Engineering-Initiativen für Marsh McLennans globales Risiko- und Beratungsgeschäft. Entwickeln Sie skalierbare Lösungen mit Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake und Lakehouse für kontrollierte Analysen.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSCloudInformaticaPySparkSparkSQL

Beschreibung

  • Entwerfen und liefern Sie skalierbare Pipelines auf der Databricks-Lakehouse-Plattform
  • Erstellen und pflegen Sie Datenprodukte auf Basis der Medallion-Architektur
  • Entwickeln Sie Pipelines für Datenaufnahme, Transformation und Nutzung
  • Erstellen Sie geschäftsbereite Gold-Layer-Datensätze für Berichte und Analysen
  • Verwalten Sie Delta-Lake-Tabellen und zugehörige Datenbestände
  • Implementieren Sie inkrementelle Verarbeitung mit Merge-, Upsert- und CDC-Mustern
  • Verbessern Sie die Performance von Delta-Tabellen durch Partitionierung, Komprimierung und Optimierung
  • Bewerten Sie bestehende Datenflüsse und SQL-Abfragen und wandeln Sie sie in effiziente PySpark-Pipelines um
  • Dokumentieren Sie Transformationsregeln und Migrationsstrategien
  • Entwickeln Sie skalierbare PySpark-Anwendungen in Databricks
  • Erstellen Sie wiederverwendbare Engineering-Frameworks und Komponenten
  • Optimieren Sie Spark-Workloads und prüfen Sie Ausführungspläne
  • Etablieren Sie Datenqualitätsprüfungen, Abstimmungsverfahren und Validierungsframeworks
  • Verfassen Sie komplexe SQL-Abfragen, gespeicherte Prozeduren und effiziente Transformationslogik
  • Nutzen Sie SQL für Datenanalysen, Profiling und die Fehlerbehebung
  • Verbessern Sie Abfrageperformance und Datenmodelle für umfangreiche Datensätze
  • Unterstützen Sie Datenherkunft, Metadaten, Governance, CI/CD und die Automatisierung von Bereitstellungen
  • Arbeiten Sie mit Datenarchitekten, Geschäftsbeteiligten, Analysten und Plattformteams zusammen

Anforderungen

  • Nachgewiesene praktische Expertise in Databricks und Spark-basierter Datenentwicklung
  • Erfahrung mit der Anwendung der Medallion-Architektur über Bronze-, Silver- und Gold-Schichten hinweg
  • Erfahrung im Entwurf und Betrieb von Delta-Lake-Lösungen
  • Fundierte Kenntnisse der Konzepte einer Lakehouse-Architektur
  • Erfahrung im Aufbau skalierbarer Pipelines für Enterprise-Analytics-Plattformen
  • Kenntnisse in den Bereichen Datenqualität, Datenherkunft, Governance und Beobachtbarkeit
  • Erfahrung mit Informatica ist von Vorteil
  • Erfahrung im Cloud Engineering, vorzugsweise mit AWS
  • Praktische Expertise in Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Medallion-Architektur, Datenmodellierung und verteilter Verarbeitung im großen Maßstab

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Abwechslungsreiche Aufgaben mit unterstützender Führung
  • Inklusive und dynamische Arbeitsplatzkultur
  • Flexibles Arbeitsumfeld
  • Vielfältige Wege zur beruflichen Entwicklung
  • Leistungen und Prämien mit Fokus auf das Wohlbefinden der Mitarbeitenden
  • Möglichkeit zur Remote-Arbeit
  • Zusammenarbeit im Büro, Beziehungsaufbau und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung

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