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Tiger Analytics
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumGesundheitswesenLogistikMarketing
Tiger Analytics ist ein Beratungsunternehmen für künstliche Intelligenz und Analytik, das Organisationen dabei unterstützt, komplexe Daten in praktische Geschäftsentscheidungen zu übersetzen. Das Leistungsspektrum umfasst Datenstrategie, maschinelles Lernen, KI-Engineering und Business Intelligence. Dabei liegt der Fokus darauf, Analytik in den täglichen Betrieb und umfassendere Programme zur digitalen Transformation zu integrieren. Das Unternehmen ist in Branchen wie Gesundheitswesen, Logistik, Marketing, Konsumgüter und Finanzwesen tätig und nutzt Cloud-Technologien sowie Partnerschaften mit Anbietern wie Microsoft, Google Cloud und AWS, um datenbasierte Lösungen zu entwickeln und zu skalieren.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer für Databricks und Spark

Entwickeln Sie skalierbare Datenpipelines für Unternehmenskunden von Tiger Analytics mit Databricks und Spark. Verbessern Sie ETL-Workflows, Batch-Planung und produktive Datenlösungen.

USVereinigte StaatenTXTexasRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
ApacheETLHadoopPythonScalaSparkSQL

Beschreibung

  • Entwickeln und betreiben Sie skalierbare Pipelines mit Databricks, Spark, Python und Scala.
  • Entwickeln und verbessern Sie ETL-/ELT-Prozesse für die Erfassung, Transformation und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
  • Nutzen Sie Hadoop-Tools, um große strukturierte und unstrukturierte Datensätze zu verarbeiten und zu verwalten.
  • Optimieren und analysieren Sie Spark-Anwendungen, um Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
  • Verwalten Sie Batch-Zeitpläne, Workflow-Abhängigkeiten und Pipeline-Ausführungen mit Control-M.
  • Untersuchen Sie fehlgeschlagene Jobs und Pipeline-Probleme, damit geplante Workloads termingerecht ausgeführt werden.
  • Ergänzen Sie Validierungen, Fehlerbehandlung und Qualitätsprüfungen, um korrekte und konsistente Daten sicherzustellen.
  • Arbeiten Sie mit Datenarchitekten, Analysten und anderen Teams zusammen, um Anforderungen zu ermitteln und zuverlässige Lösungen bereitzustellen.
  • Wenden Sie Coding-Standards, Testverfahren, Versionskontrolle und Bereitstellungsprozesse an.
  • Unterstützen Sie Produktivsetzungen, die Reaktion auf Vorfälle und die laufende Wartung von Lösungen.

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering.
  • Fundierte praktische Erfahrung mit Databricks und Apache Spark.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und Scala für Datenverarbeitung und Anwendungsentwicklung.
  • Praktische Erfahrung mit Hadoop und Big-Data-Technologien.
  • Erfahrung mit Control-M für Batch-Planung, Jobüberwachung, Workflow-Orchestrierung und Abhängigkeitsmanagement.
  • Fundierte Kenntnisse in ETL/ELT, Datentransformationen und verteilter Datenverarbeitung.
  • Erfahrung mit Performance-Optimierung, Debugging, Fehleranalyse und Produktionssupport.
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und Verständnis von Konzepten des Datenmanagements.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Teamfähigkeit.

Zusatzleistungen

  • Krankenversicherung.
  • Zahnversicherung.
  • Sehversicherung.
  • Altersvorsorgekonten.
  • Absicherung bei kurz- und langfristiger Berufsunfähigkeit.
  • Lebensversicherung.
  • HSA-/FSA-Konten in den Vereinigten Staaten.
  • Urlaub nach eigenem Ermessen.
  • Kontinuierliches Lernen und praktische Einblicke in neue Technologien.
  • Möglichkeiten, Fachwissen in generativer KI, agentischer KI und Datenplattformen der nächsten Generation aufzubauen.
  • Zusammenarbeit mit globalen Teams aus den Bereichen KI, Daten, Engineering und Consulting.
  • Möglichkeiten, strategische Projekte zu leiten und Kundenbeziehungen aufzubauen.

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