dentsu Austria
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51 – 200 Mitarbeitende
MarketingMedienUnternehmen
dentsu Austria ist die österreichische Einheit der globalen Dentsu Group und unterstützt Organisationen bei der geschäftlichen Transformation, im Marketing und bei nachhaltigem Wachstum. Die Arbeit verbindet Forschung, Analysen, Medienkompetenz und integrierte Lösungen, damit Marken sich in sich wandelnden Märkten orientieren und bedeutungsvolle Erlebnisse schaffen können. Als Teil eines internationalen Netzwerks vereint dentsu Austria Perspektiven aus Marketing, Medien und Unternehmensdienstleistungen, um komplexe Herausforderungen in konkrete Chancen für Kunden, deren Zielgruppen und die Gesellschaft zu verwandeln.

Senior AWS Technical Lead für Data Engineering — Vor Ort in Pune

Leiten Sie die Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer AWS-Datenplattformen für Unternehmenskunden. Erstellen Sie sichere Batch- und Streaming-Pipelines mit SQL, Python, Spark und Infrastrukturautomatisierung.

Beschreibung

  • Entwickeln Sie AWS-Lösungen für Data Engineering, die Unternehmensstandards erfüllen
  • Entwickeln und optimieren Sie Batch- und Streaming-Pipelines mit AWS-nativen und Open-Source-Technologien
  • Erstellen Sie SQL-Transformationen und Python-Pipelines für Analyse-Workloads
  • Modellieren Sie Daten im Hinblick auf Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz
  • Verantworten Sie Data-Engineering-Arbeiten von der Entwicklung bis zum Produktionssupport
  • Verbessern Sie die Leistung, kontrollieren Sie Kosten und planen Sie die Plattformkapazität
  • Diagnostizieren Sie komplexe Pipeline- und Produktionsfehler durch Ursachenanalysen
  • Liefern Sie Lösungen, die Anforderungen an Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit erfüllen
  • Arbeiten Sie mit Architekten, Product Ownern und Kundenvertretern zusammen
  • Überführen Sie Geschäfts- und Analyseanforderungen in zuverlässige AWS-Datenlösungen
  • Erstellen Sie technische Aufwandsschätzungen, geben Sie Implementierungsempfehlungen und analysieren Sie Abwägungen
  • Unterstützen Sie die Lösungsplanung und technische Design-Reviews
  • Wenden Sie Coding-Standards, Dokumentation und Data-Engineering-Praktiken an und verbessern Sie diese kontinuierlich
  • Nehmen Sie an Code-Reviews und Maßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung teil
  • Stellen Sie die Einhaltung von AWS-, Sicherheits- und regulatorischen Anforderungen sicher

Anforderungen

  • Sie verfügen über 6–10 Jahre Berufserfahrung
  • Sie weisen fundierte praktische Kenntnisse der AWS-Datendienste nach, einschließlich Amazon S3, Glue, Athena und Redshift
  • Sie entwickeln cloudnative AWS-Data-Lake- und Data-Warehouse-Architekturen
  • Sie verstehen die Entwicklung von Batch- und Streaming-Pipelines umfassend
  • Sie erstellen skalierbare, fehlertolerante Workflows für Datenaufnahme und -transformation
  • Sie verwenden fortgeschrittenes SQL für Transformationen, Aggregationen, Analysen und Performance-Tuning
  • Sie arbeiten mit großen Datensätzen in Amazon Redshift und Athena
  • Sie schreiben produktionsreifen Python-Code für Data-Engineering-Anwendungen
  • Sie erstellen wiederverwendbare ETL-Komponenten, Hilfsprogramme und Pipelines
  • Sie wenden Prinzipien der Datenmodellierung, Transformation und Performance-Optimierung an
  • Sie verwenden Spark, PySpark oder vergleichbare Frameworks für verteilte Verarbeitung
  • Sie verarbeiten strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Sie verstehen Schema-Design, Partitionierung und Abfrageoptimierung
  • Sie verwenden Terraform und/oder CloudFormation für Infrastructure as Code
  • Sie erstellen und warten CI/CD-Pipelines für Datenplattformen
  • Sie arbeiten mit containerisierten Workloads wie Docker und ECS/EKS
  • Sie übernehmen Verantwortung für Lösungsqualität, Leistung und Produktionsstabilität
  • Sie kommunizieren effektiv mit Architekten, DevOps, QA und geschäftlichen Stakeholdern
  • Sie haben einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen, Data Engineering oder einem verwandten Fachgebiet
  • Sie verfügen über eine Zertifizierung als AWS Data Analytics oder Solutions Architect sowie über zwei beliebige der aufgeführten Zertifizierungen
  • Zertifizierungen für Databricks, Snowflake oder andere Cloud-Datenplattformen sind von Vorteil
  • Sie sind bereit, entweder von 12:00 bis 21:00 Uhr oder von 14:00 bis 23:00 Uhr IST zu arbeiten

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