American Express ist ein global tätiges Finanzdienstleistungsunternehmen mit Aktivitäten in den Bereichen Bankwesen, Finanzwesen und B2B-Zahlungen. Das Unternehmen bietet Kreditkarten für Privatkunden, Unternehmen und Konzerne, Zahlungs- und Händlerdienstleistungen, Sparkonten, Festgelder und Privatkredite sowie Prämienprogramme, Reiseprogramme, Lösungen für Unternehmenszahlungen, Finanzbildung, Sicherheitsdienstleistungen und Unterstützung für Karteninhaber und Händler an.
Senior Data Engineer
Leite die Entwicklung und Optimierung sicherer, widerstandsfähiger Datenplattformen bei American Express. Die Rolle umfasst Datenbankarchitektur, Cloud Engineering, Leistungsoptimierung und die Betreuung von Data Engineers.
Vereinigte Staaten
Arizona123.000 $ – 215.250 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieurBeschreibung
- Betreue Data Engineers und fördere technische Exzellenz, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung.
- Arbeite in der agilen Umsetzung mit Produkt-, Architektur- und Business-Teams zusammen und gestalte skalierbare Datenlösungen sowie Sprintprioritäten.
- Bewerte neue Datenbanktechnologien und entwickle Cloud-Services, moderne Datenbankfunktionen und Engineering-Praktiken weiter.
- Erstelle skalierbare logische und physische Datenmodelle für sichere, widerstandsfähige und leistungsstarke Unternehmensplattformen.
- Entwickle, betreibe und optimiere relationale, NoSQL-, verteilte und cloudnative Datenbanksysteme.
- Verbessere die Datenbankleistung durch die Optimierung von SQL und Abfrageplänen, Indexierung, Partitionierung, Speicheroptimierung, Kapazitätsplanung und Workload-Management.
- Entwirf und pflege hochverfügbare Datenbankarchitekturen, einschließlich Replikation, Backup, Wiederherstellung und Notfallwiederherstellung.
- Lege Standards für Datenarchitektur, Sicherheit, Governance, Automatisierung und Betrieb fest und setze sie durch.
- Entwickle Infrastructure-as-Code-Lösungen und Automatisierungsframeworks für Datenbankplattformen.
- Entwirf und verbessere Big-Data-Plattformen durch fortgeschrittene Modellierung, Partitionierung, Indexierung und verteiltes Datenmanagement.
- Verbinde Datenplattformen mit Cloud-Anwendungen, CI/CD-Pipelines, containerisierten Umgebungen und modernen Data-Engineering-Systemen.
- Richte Datenplattformen gemeinsam mit Produkt-, Architektur-, Sicherheits- und Business-Teams an strategischen Zielen und Technologiefahrplänen aus.
- Untersuche komplexe Produktionsvorfälle und verbessere Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Leistung und Ausfallsicherheit von Datenbanken.
- Bestimme die technische Ausrichtung durch Technologieevaluierungen, Engineering-Standards und Modernisierungsmaßnahmen.
Anforderungen
- Bachelorabschluss in Informatik, Computertechnik, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Fach; ein Masterabschluss ist bevorzugt, alternativ gleichwertige Berufserfahrung.
- Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Entwurf, in der Entwicklung, Administration und Optimierung groß angelegter (Terabyte/Petabyte) Unternehmensdatenbankplattformen und Data-Engineering-Lösungen.
- Fundierte Kenntnisse in Oracle, PostgreSQL und MySQL.
- Umfangreiche Erfahrung mit MongoDB, Couchbase, Cassandra, Redis oder vergleichbaren verteilten NoSQL-Plattformen.
- Erfahrung mit YugabyteDB, Cassandra oder vergleichbaren verteilten SQL- oder NoSQL-Technologien.
- Erfahrung mit In-Memory-Datenbanken wie SingleStore, Redis oder Apache Ignite.
- Umfangreiche Erfahrung mit Cloud-Datenbankdiensten und DBaaS/SaaS auf AWS und GCP, einschließlich Amazon RDS, Aurora, DynamoDB, Cloud SQL, BigQuery, Bigtable, MongoDB Atlas, Couchbase und Yugabyte.
- Fundierte Kenntnisse in Datenbank-Leistungsoptimierung, SQL-Optimierung, Analyse von Ausführungsplänen, Indexierung, Partitionierung, Optimizer-Statistiken, Parallelität, Sperren, Speicherverwaltung, Replikation, Speicheroptimierung und Kapazitätsplanung.
- Erfahrung mit der Erstellung logischer und physischer Datenmodelle mit ER/Studio, ERwin oder gleichwertigen Tools.
- Erfahrung mit OLTP, OLAP, Data Warehouses, Data Marts und Big-Data-Plattformen.
- Erfahrung beim Aufbau skalierbarer ETL/ELT-, Datenintegrations- und verteilter Verarbeitungslösungen mit Apache Spark und Kafka.
- Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse; Java oder eine andere objektorientierte Sprache sind von Vorteil.
- Erfahrung mit Terraform, Docker, Kubernetes, Git, Linux, Shell-Scripting und CI/CD-Praktiken.
- Erfahrung mit ServiceNow, Jira oder vergleichbaren Tools für IT-Service-Management und Projektmanagement.
- Erfahrung mit agilen Methoden, darunter Scrum, Kanban und testgetriebene Entwicklung.
- Tiefgehendes Verständnis relationaler, NoSQL-, verteilter und cloudnativer Datenbankarchitekturen, Speichermotoren, Indexierung, Abfrageoptimierung, Replikation, Verschlüsselung, Backup und Wiederherstellung, Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung und Datenbanksicherheit.
- Fundierte Kenntnisse verteilter Systeme, mehrschichtiger Architekturen, Konsensalgorithmen und skalierbaren Datenplattformdesigns.
- Kenntnisse von Big-Data-Ökosystemen, Data Lakes und modernen Datenspeichertechnologien.
- Verständnis von XML, JSON, Schemadesign, Metadatenverwaltung und Open-Source-Datenbanken.
- Kenntnisse von SAN, NAS, hyperkonvergenter Infrastruktur und cloudnativem Speicher.
- Grundkenntnisse in KI und generativer KI, einschließlich LLM-Integration, Vektordatenbanken, RAG, KI-gestützter Entwicklung und KI-gestützter Data-Engineering-Workflows.
- Fundiertes Verständnis von Observability, Monitoring, SRE-Prinzipien und Produktionsbetrieb.
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Produktionsprobleme in Datenbanken, Cloud-Umgebungen und verteilten Systemen zu diagnostizieren und zu lösen.
- Erfahrung in der Betreuung von Engineers und der Einflussnahme auf Architekturentscheidungen.
- Eine Visumsponsorship kann je nach Geschäftsbedarf, Rolle, Kosten und geltendem Recht verfügbar sein.
Zusatzleistungen
- Jahresbonus
- Leistungen