SunnyData ist ein auf Databricks spezialisiertes Beratungsunternehmen für Data Engineering und künstliche Intelligenz. Die von Databricks zertifizierten Ingenieurinnen und Ingenieure unterstützen Organisationen bei der Modernisierung von Datenplattformen, der Migration veralteter unternehmensweiter Data Warehouses und Data Lakes sowie bei der Überführung von Initiativen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und generative künstliche Intelligenz in produktive Systeme. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen bei Data Governance und MLOps und verfügt über Branchenexpertise im Gesundheitswesen, bei Finanzdienstleistungen und in der Logistik.
Principal Solutions Architect, Finanzdienstleistungen – Remote in den Vereinigten Staaten
Leiten Sie die Entwicklung und Bereitstellung von Databricks-basierten Daten-, Machine-Learning- und KI-Lösungen für Kunden. Die Position verbindet praktische Architekturarbeit, Presales, Kundenführung und technische Betreuung.
Beschreibung
- Beraten Sie Kunden zu Strategien für Data Engineering und Architektur mit Schwerpunkt auf Databricks-Lösungen.
- Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie Datenplattformen für KI, Machine Learning und Business Intelligence.
- Geben Sie strategische Orientierung zu sich weiterentwickelnden Datentechnologien und -praktiken.
- Arbeiten Sie mit Vertriebsteams zusammen, um technischen Lösungen potenziellen Kunden zu vermitteln.
- Betreuen Sie mehrere Kundenkonten und kommunizieren Sie Fortschritte und Ergebnisse der Umsetzung.
- Entwickeln Sie Architekturen mit konsequenter Governance sowie hohen Standards für Sicherheit und Datenqualität.
- Bewerten Sie Datenquellen und empfehlen Sie, welche zur Verbesserung der Analysen einbezogen werden sollten.
- Unterstützen Sie interne Teams, betreuen Sie Projektgruppen fachlich und schulen Sie Nutzer in Datenprodukten und Analyseumgebungen.
- Untersuchen Sie System- und Datenprobleme, ermitteln Sie deren Ursachen und setzen Sie geeignete Lösungen um.
- Validieren Sie Datenpipelines, Transformationslogik und zugehörige Komponenten auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
- Teilen Sie Ihre Arbeitszeit ungefähr gleichmäßig zwischen praktischer technischer Umsetzung und Presales-Aktivitäten auf.
Anforderungen
- Mindestens 10 Jahre praktische Erfahrung als Solutions Architect und/oder Senior Data Engineer.
- Aktuelle Erfahrung mit der Umsetzung von Datenlösungen auf Basis von Databricks.
- Expertenkenntnisse in Spark, Hadoop, Kafka, Databricks, pandas und scikit-learn.
- Sehr gute Kenntnisse in Datenmodellierung, ETL, Datenintegration und modernen Data-Engineering-Praktiken.
- Fähigkeit, komplexe Workshops zur Architekturanalyse und Lösungsentwicklung zu leiten sowie Implementierungspläne zu erstellen.
- Sicherer Umgang mit Java, Python und/oder Scala.
- Erfahrung mit AWS, Azure und/oder Google Cloud Platform.
- Fähigkeit, SQL-Abfragen zu schreiben, Fehler zu beheben und sie zu optimieren.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich direkter Kundenarbeit.
- Fähigkeit, detaillierte technische Präsentationen für Kunden und Stakeholder zu erstellen und zu halten.
- Erfahrung mit der Erstellung umfassender Lösungsdokumentationen, einschließlich Proofs of Concept, Roadmaps, Sequenzdiagrammen, Klassenhierarchien und logischen Systemansichten.
- Fähigkeit, technische Lösungen unter Berücksichtigung von Performance, Sicherheit, Skalierbarkeit und zuverlässiger Datenintegration in den Produktivbetrieb zu überführen.
- Erfahrung in der Leitung, Betreuung und Weiterentwicklung von Engineering-Teams.
- Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Ein Wohnort in der Pazifischen Zeitzone oder an der Westküste wird dringend bevorzugt.
- Von Vorteil: Kenntnisse verteilter Speichertechnologien wie S3, ADLS, HDFS, GCS, Kudu, Elasticsearch/Solr, Cassandra oder anderer NoSQL-Systeme.
- Von Vorteil: Erfahrung mit Spark, Kafka, StreamSets, Matillion, Fivetran, NiFi, AWS Data Migration Services, Azure Data Factory und IICS.
- Von Vorteil: umfassende Erfahrung über den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus hinweg.
- Von Vorteil: Erfahrung mit der Automatisierung von Datentransformation und -aufbereitung mit dbt, Spark, Spark Streaming und automatisierten Pipelines.
- Von Vorteil: Erfahrung mit Workflow-Management- und Orchestrierungstools wie Airflow, AWS Managed Airflow, Luigi und NiFi.
- Von Vorteil: Hintergrund im Finanzdienstleistungsbereich, idealerweise im Bankwesen.
- Von Vorteil: Kenntnisse der IT-Compliance-Anforderungen und -Standards im Bankwesen.
- Von Vorteil: mindestens zwei der folgenden Zertifizierungen: Associate Developer for Apache Spark, Data Engineer Associate, Professional Data Engineer, Machine Learning Associate oder Professional ML Engineer.
Zusatzleistungen
- Krankenversicherung für Mitarbeitende und anspruchsberechtigte Familienmitglieder ab dem ersten Arbeitstag.
- Mindestens 20 bezahlte Urlaubstage pro Jahr.
- Neun bezahlte Feiertage des Unternehmens.
- Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Karriereaufbau.
- Möglichkeiten, sowohl technische als auch Fähigkeiten im Personalmanagement auszubauen.
- Leistungsabhängige finanzielle Bonuszahlungen.
- Arbeit mit zukunftsweisenden Technologien und führenden Persönlichkeiten der Branche.
- Kollaboratives Arbeitsumfeld mit Schwerpunkt auf Teamarbeit und Wissensaustausch.