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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
Sedona Digital ist eine technologieorientierte Beratung mit klar strukturierten Prozessen, die Organisationen unter anderem im Gesundheitswesen und in der Logistik unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst Technologiestrategie, Datenarchitektur und Engineering, KI und prädiktive Analysen, die Entwicklung von Softwareprodukten, die Modernisierung von Anwendungen, Cloud-Migrationen, verwaltete Azure-Dienste sowie DevOps und CI/CD. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen seine Kunden bei Cloud-Sicherheit, dem Betrieb verwalteter Security Operations Center und der laufenden Einhaltung von Compliance-Vorgaben. So hilft Sedona Digital Unternehmen dabei, datengetriebene, cloudnative Technologieumgebungen aufzubauen, zu betreiben und zu schützen.
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Senior Data Engineer, Remote in Rumänien | Sedona Digital

Entwickle und betreue PySpark-, SQL- und Databricks-Datenplattformen für Kunden von Sedona Digital aus dem Versicherungssektor. Arbeite an Pipelines, Abstimmungen, Datenqualität und Cloud-Datenlösungen.

RORumänienRSSerbienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
Google Cloud PlatformPySparkSQL

Beschreibung

  • Bewerte und erneuere Ingestion-Pipelines für operative Daten und Daten aus Quellsystemen.
  • Entwirf Datenzuordnungen, Lineage, Abhängigkeiten sowie kontrollierte Migrations- und Cutover-Pläne.
  • Erstelle und pflege detaillierte Datenabstimmungsprozesse.
  • Verbessere die PySpark-Datenverarbeitung sowie Hierarchie- und Roll-up-Funktionen.
  • Ergänze Tests, Versionierung, Metadaten, Observability und Deployment-Kontrollen.
  • Arbeite mit Fach- und Technikexpertinnen und -experten daran, die Datenabdeckung zu verbessern.
  • Bewerte Optionen für GCP-Datenpipelines und unterstütze ihre Umsetzung.
  • Prüfe, ob Zuordnungen und Referenzdaten direkt aus Systemen wie Microsoft Dynamics 365 bezogen werden können.
  • Unterstütze Änderungen an Berichtshierarchien und Filterlogik, einschließlich Folgenabschätzung, Tests und Abstimmung.
  • Erstelle und pflege automatisierte Datenqualitätsprüfungen, Überwachung und operative Kontrollen.
  • Unterstütze Teams bei der Einführung zentraler Reporting- und Datenfunktionen.
  • Erstelle technische Dokumentation, Entscheidungsprotokolle, Nachweise für Datenabstimmungen, Erläuterungen zu Abweichungen und Übergabeunterlagen.
  • Setze Aufgaben gemeinsam mit Engineers und Stakeholdern über ein priorisiertes Backlog und kurze iterative Sprints um.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer eng verwandten Datenfunktion, darunter umfangreiche praktische Erfahrung beim Aufbau und Betrieb produktiver Datenlösungen.
  • Fundierte praktische Erfahrung mit PySpark, SQL und Databricks, einschließlich der Entwicklung und Betreuung produktionsreifer Datenpipelines.
  • Praktische Erfahrung mit GCP-Datentechnologien und -Pipelines.
  • Erfahrung mit dem Testen und Optimieren von Datenpipelines sowie ihrer Betreuung im Betrieb.
  • Fundierte Erfahrung mit der Modellierung dimensionaler, Stammdaten-/Referenzdaten- oder hierarchischer Daten.
  • Erfahrung mit der Umsetzung komplexer Entitätszuordnung, Datenzuordnungen und Roll-up-Logik mit angemessener Nachvollziehbarkeit.
  • Praktische Erfahrung mit der Implementierung automatisierter Datenqualitätsprüfungen und Abstimmungsprozesse.
  • Erfahrung mit Observability, Prüfverlauf, Versionskontrolle und CI/CD in Data-Engineering-Lösungen.
  • Erfahrung mit der Bewertung von Quellsystemdaten und der Dokumentation von Datenverträgen, Zuordnungen, Lineage und Abhängigkeiten.
  • Erfahrung mit der Steuerung kontrollierter Übergänge von Datenpipelines oder Plattformen.
  • Fähigkeit, Datenprobleme zu untersuchen und Unterschiede bei Werten, Datensatzanzahlen, Zuordnungen und Hierarchieergebnissen klar zu erläutern.
  • Fähigkeit, direkt mit Plattformteams, Analystinnen und Analysten sowie Fachleuten zusammenzuarbeiten und unklare Reporting- und Zuordnungsanforderungen in getestete Engineering-Lösungen umzusetzen.
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und die Fähigkeit, prägnante technische Dokumentation, Entscheidungsprotokolle, Erläuterungen zu Abweichungen und Übergabeunterlagen zu erstellen.
  • Eigenständige Arbeitsweise und Bereitschaft, in einem kollaborativen, iterativen Delivery-Umfeld zu arbeiten.
  • Von Vorteil: Erfahrung in den Bereichen Versicherung, London Market, Rückversicherung, Maklerwesen, Vertrieb oder Daten auf Policenebene.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit der Integration von Microsoft Dynamics 365 oder ähnlichen operativen Quellsystemen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Power BI, einschließlich semantischer Modelle und Reporting-Abhängigkeiten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Slowly Changing Dimensions (SCDs) und der Verwaltung historischer Hierarchien.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit komplexen Stammdaten-/Referenzdaten-, Entitätszuordnungs- und Hierarchielösungen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit der Untersuchung historischer Daten- und Reporting-Abweichungen.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit kontrollierten Datenmigrationen, Übergängen zwischen Quellsystemen oder Plattformänderungen.
  • Von Vorteil: Erfahrung in verteilten Agile-Teams und in der Zusammenarbeit mit geschäftlichen und technischen Stakeholdern im Vereinigten Königreich.

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