EY
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EY ist ein globales Unternehmen für professionelle Dienstleistungen und bietet Expertise in den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Steuern, Beratung und Consulting. Die Teams unterstützen Organisationen dabei, komplexe geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, das Vertrauen in die Finanzberichterstattung und die Märkte zu stärken sowie Daten und Technologie für ihre Transformation zu nutzen.

Das Unternehmen bietet unter anderem Beratung zu Unternehmensfinanzierungen, Transaktionsstrategien und Technologiethemen. EY arbeitet mit Kunden aus Bereichen wie Gesundheitswesen, Rechtsdienstleistungen, Marketing, Energie, Finanzen und öffentlichem Sektor zusammen. Nachhaltigkeit und Innovation prägen viele seiner Lösungen.

Senior Data Engineer – KI & Daten | EY Chennai

EY sucht eine Senior Data Engineer in Chennai, um skalierbare AWS- und Databricks-Lösungen für Beratungskunden zu entwickeln. Der Schwerpunkt liegt auf Datenpipelines, CI/CD-Bereitstellung und Infrastruktur für unternehmensweite Analysen.

Beschreibung

  • Verantwortung für den Entwurf und die Verwaltung von CI/CD-Pipelines über den gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungslebenszyklus von Datenlösungen
  • Daten aus unterschiedlichen Quell- und Zielsystemen zuordnen und integrieren
  • Data-&-AI-Lösungen einschließlich Engineering-Pipelines und Datenmodellen entwickeln und optimieren
  • Produktionsreifen Python-, PySpark- und SQL-Code schreiben
  • Bereitstellungen im Produktionsbetrieb auf Unternehmensebene mithilfe von DevOps-Praktiken durchführen
  • Durch Sprintplanung, Reviews und kontinuierliche Verbesserung zur agilen Umsetzung beitragen
  • Standards für Data Governance und Datenqualität anwenden, um Integrität und Compliance zu unterstützen

Anforderungen

  • 5–8 Jahre einschlägige Erfahrung mit Data-&-AI-Lösungen, Engineering-Pipelines, Datenmodellierung und Performance-Tuning
  • Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung von Frameworks für die Datenaufnahme und skalierbaren Pipelines
  • Fortgeschrittene Erfahrung mit AWS-Services, darunter S3, EC2, Glue, Lambda und Secrets Manager
  • Praktische Erfahrung mit Databricks
  • Sehr gute Kenntnisse von DBT (Data Build Tool)
  • Erfahrung mit Apache Airflow zur Workflow-Orchestrierung
  • Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python, PySpark, Spark und Scala
  • Erfahrung mit Git, Jenkins und Apache Subversion
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in sehr großen Data-Warehouse-Umgebungen
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Data-Warehouse-Architektur, ETL/ELT-Prozessen sowie Reporting- oder Analysetools
  • Erfahrung in der Entwicklung mit Python und/oder Java in Data-Engineering-Umgebungen
  • Vertrautheit mit EMR, Hadoop, Databricks, Hive und PySpark
  • Ausgeprägtes Verständnis von Standards für Data Governance und Datenqualität
  • Fähigkeit, effiziente Spark-Jobs zu entwickeln und die Performance in groß angelegten Umgebungen zu optimieren
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und Datenabfragen
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • AWS-, Databricks- oder gleichwertige professionelle technische Zertifizierungen sind besonders wünschenswert
  • Vertrautheit mit Cloud- und Enterprise-Integrationstechnologien

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