EXL
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EXL ist ein Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, Daten, Analysen und Technologie zu nutzen, um Abläufe zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das Leistungsspektrum umfasst Betriebsmanagement, entscheidungsorientierte Analysen und digitale Transformation. Dabei verfügt EXL über Erfahrung in der Unterstützung von Kunden aus dem Gesundheitswesen, dem Versicherungswesen, dem Finanzsektor und der Logistik. Das Unternehmen verbindet Data Science mit praxisnaher Geschäftsexpertise, um Lösungen zu entwickeln, die auf die Ziele, das Betriebsmodell und den Branchenkontext der jeweiligen Organisation zugeschnitten sind.

Palantir Foundry Data Engineer bei EXL in Hyderabad (Hybrid)

Entwickle Palantir-Foundry-Pipelines, Unternehmensdatensätze und KI-/ML-Lösungen bei EXL. Unterstütze Datenanalyse- und Initiativen zur digitalen Transformation für globale Branchen.

Beschreibung

  • Entwirf skalierbare Datenarchitekturen und Lösungen
  • Entwickle zuverlässige, produktionsreife Datenpipelines
  • Erstelle und pflege unternehmensweite Datenmodelle
  • Unterstütze Analyse- und KI-/ML-Anwendungsfälle auf Palantir Foundry
  • Verwalte Datenaufnahme, Pipeline-Erstellung und Transformationsprozesse
  • Entwickle interaktive Anwendungen mit Foundry Workshop, Slate und benutzerdefinierten TypeScript-Frontends
  • Liefere komplexe Data-Engineering-Lösungen in agilen Teams

Anforderungen

  • Verfüge über 5–10 Jahre Erfahrung im Data Engineering sowie in der Entwicklung und Wartung groß angelegter Datenpipelines und Plattformen
  • Verfüge über mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung mit Palantir Foundry, einschließlich Datenaufnahme, Pipeline Builder, Transformationen, Datensätzen und Anwendungen
  • Erfahrung in der Erstellung interaktiver Foundry-Anwendungen mit Workshop, Slate und benutzerdefinierten TypeScript-Frontends
  • Nachweisbare Kenntnisse in Python, PySpark und TypeScript oder JavaScript
  • Fundierte Erfahrung mit der AWS-Datenverarbeitung und -speicherung, einschließlich S3, Glue, Athena, Lambda und Redshift
  • Tiefgehendes Verständnis von Microservices-Architekturen und verteilten Systemen
  • Vertrautheit mit KI-/ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, einschließlich ihrer Integration in Datenpipelines
  • Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Snowflake
  • Ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung, Fehlerbehebung und Performance-Optimierung
  • Erfahrung mit modernen DevOps-Praktiken wie CI/CD, Docker und Kubernetes
  • Erfahrung in der Umsetzung komplexer Data-Engineering-Lösungen in agilen Umgebungen
  • Erfahrung in der Versicherungsbranche ist besonders wünschenswert
  • Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering
  • Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung mit Palantir
  • Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Python-Programmierung

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