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Capital One ist ein Finanzdienstleistungs- und Fintech-Unternehmen, das Kreditkarten, Autokredite sowie Bank- und Sparprodukte anbietet. Die Arbeit des Unternehmens verbindet Finanzexpertise mit Technologie und digitalen Werkzeugen, um den Umgang der Kundinnen und Kunden mit ihrem Geld zu verbessern. Im Mittelpunkt der Karrieremöglichkeiten steht die Entwicklung kundenorientierter Lösungen in einer vielfältigen und inklusiven Belegschaft.
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Senior Data Engineer 4 – Python, AWS, Spark, Kafka | Capital One, New York

Entwickeln Sie cloudbasierte Lakehouse- und Streaming-Datenplattformen bei Capital One. Tragen Sie dazu bei, personalisierte Omnichannel-Marketing-Erlebnisse für Millionen von Kundinnen und Kunden bereitzustellen.

USVereinigte StaatenNYNew YorkVAVirginia
179.400 $ – 245.600 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowAmazon RedshiftAWSAzureCassandraCloudDynamoDBGoogle Cloud PlatformHadoopJavaKafkaLinuxMapReduceMongoDBNoSQLPythonRDBMSScalaShell-SkriptingSparkSplunkSQLUnix

Beschreibung

  • Entwerfen, entwickeln, testen und implementieren Sie eigenständig robuste, cloudbasierte Datenlösungen, Lakehouse-Architekturen und Streaming-Pipelines in Echtzeit.
  • Leiten Sie funktionsübergreifende agile Teams mit Entwicklerinnen und Entwicklern, Datenanalystinnen und Datenanalysten sowie Data Scientists.
  • Wenden Sie einheitliche Data-Engineering-Muster an, um Codequalität, Wartbarkeit und betriebliche Effizienz zu verbessern.
  • Entwickeln Sie mit Python, SQL, Scala, Spark, NoSQL-Datenbanken, relationalen Open-Source-Datenbanken, Databricks und Snowflake.
  • Implementieren Sie Verschlüsselung, fein abgestufte Zugriffskontrollen, Datenqualitätspraktiken, Governance und Standards für die zulässige Datennutzung.
  • Arbeiten Sie mit digitalen Produktmanagerinnen und Produktmanagern sowie Softwareentwicklerinnen und Softwareentwicklern zusammen, um zuverlässige Lösungen bereitzustellen und die Kundenerfahrung zu verbessern.
  • Erklären Sie technische Konzepte und Datenerkenntnisse sowohl technischen als auch nicht technischen Stakeholdern.
  • Beteiligen Sie sich an Engineering-Communities, verfolgen Sie technologische Entwicklungen und nutzen Sie interaktive KI-Tools, um die Bereitstellung zu beschleunigen.
  • Führen Sie Unit-Tests und Peer-Reviews durch und optimieren Sie dabei Leistung, Beobachtbarkeit und nachgelagerte Nutzbarkeit.
  • Erstellen Sie skalierbare Plattformen für hyperpersonalisierte Omnichannel-Nachrichten und -Erlebnisse über unternehmenseigene und bezahlte Werbetechnologiekanäle.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss oder höher in Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung, etwa Statistik, Volkswirtschaft, Operations Research, Analytics, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften.
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung, Praktika ausgenommen.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Arbeit mit verteilten Daten.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit SQL.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Python, Java oder Scala.
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung im Entwurf und in der Entwicklung von Datenpipelines.
  • Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenmodellierung und im Entwurf von End-to-End-Lösungen mit relationalen und nicht relationalen Datenbanken.
  • Diese Position bietet keine Unterstützung durch den Arbeitgeber bei Visa oder arbeitsbezogenen Einwanderungs- und Beschäftigungsgenehmigungen.
  • Wünschenswert: Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Informationssystemen oder einer verwandten technischen Fachrichtung.
  • Wünschenswert: Mindestens sieben Jahre Erfahrung in der Anwendungsentwicklung mit Python, SQL, Spark, Scala oder Java.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen, Bereitstellen und Betreiben von Daten-Workloads in AWS, Azure oder GCP.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Aufbau verteilter Daten- oder Computing-Workloads mit EMR, Spark, AWS Glue, Databricks, MapReduce, Hadoop oder Hive.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen, Implementieren und Betreiben von Echtzeit- oder Streaming-Anwendungen wie Kafka.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung im Entwerfen und Verwalten von Snowflake- oder Redshift-Data-Warehouses und Datenmodellen.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung mit der Implementierung von NoSQL-Systemen und Lösungen für semi-strukturierte Daten mit MongoDB, Cassandra oder DynamoDB.
  • Wünschenswert: Mindestens vier Jahre Erfahrung in UNIX- oder Linux-Umgebungen mit grundlegenden Befehlen und Shell-Scripting.
  • Wünschenswert: Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Datenorchestrierungs- oder Beobachtbarkeitstools wie Airflow, Dagster, Monte Carlo oder Splunk.
  • Wünschenswert: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung wiederverwendbarer, nutzerorientierter Datenprodukte.
  • Wünschenswert: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in agilen Engineering- und Bereitstellungsumgebungen.
  • Wünschenswert: Praktische Erfahrung mit interaktiven KI-Tools wie Claude Code oder GitHub Copilot.

Zusatzleistungen

  • Die leistungsabhängige Vergütung kann Barboni und/oder langfristige Anreizvergütungen umfassen.
  • Umfassende und wettbewerbsfähige Leistungen in den Bereichen Gesundheit, finanzielle Absicherung und weiteres ganzheitliches Wohlbefinden.
  • Für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen sind angemessene Vorkehrungen verfügbar.

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