Ness Digital Engineering
Ness Digital Engineering
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
B2BBeratungKünstliche Intelligenz

Ness Digital Engineering ist ein weltweit tätiges Unternehmen für digitale Entwicklung und Technologiedienstleistungen. Es unterstützt Unternehmen dabei, ihre Technologielandschaften zu modernisieren, Cloud-native Plattformen zu entwickeln sowie Daten-, KI- und Softwareprodukte bereitzustellen. Das 1999 gegründete Unternehmen bringt mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Technologien in ein beratungsorientiertes Bereitstellungsmodell ein, das auf der Entwicklung und dem Betrieb technologischer Lösungen basiert.

Zum Leistungsportfolio gehören Cloud, Daten, KI und die Automatisierung von Unternehmensabläufen. Unterstützt wird die Arbeit durch die KI-gestützte Engineering-Plattform ATONIS. Ness arbeitet mit Anbietern wie AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Confluent und Salesforce zusammen und betreut Organisationen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fertigung und Transport, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel, Private Equity sowie Gesundheitswesen.

Senior Data Engineer – Ness Digital Engineering (Hybrid, Indien)

Entwickle skalierbare Datenpipelines mit Python und Spark bei Ness Digital Engineering. Erstelle Datenplattformlösungen mit AWS, Databricks und Snowflake.

Beschreibung

  • Erstelle skalierbare Datenpipelines mit Python und Spark/PySpark
  • Entwickle, debugge, teste und optimiere produktive Datenlösungen
  • Nutze Databricks, Snowflake und moderne Datenplattformen
  • Entwickle und implementiere Datenlösungen auf AWS
  • Befolge bewährte Softwareentwicklungs- und Programmierpraktiken

Anforderungen

  • Bring rund fünf Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering mit
  • Weise fundierte Programmier- und Debugging-Kenntnisse mit Schwerpunkt Python nach
  • Verfüge über praktische Erfahrung mit Spark oder PySpark
  • Bring Erfahrung mit AWS und Databricks oder Snowflake mit
  • Verfüge über Produktionserfahrung beim Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
  • Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Dagster oder einer anderen Plattform zur Datenorchestrierung ist von Vorteil
  • Erfahrung im cloudnativen Data Engineering ist von Vorteil

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