Solvd, Inc. ist ein global tätiges Unternehmen für Softwareentwicklung und Beratung, das Organisationen bei der Planung, Entwicklung, Prüfung und Modernisierung digitaler Produkte unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst die Web- und Mobile-Entwicklung, digitale Erlebnisse und Design, Daten und KI/ML, die Modernisierung von Cloud-Plattformen, Qualitätssicherung und Automatisierung. Als AWS-Partner verbindet Solvd seine Engineering-Expertise mit Technologien wie Zebrunner und Carina, um Entwicklungs- und Testprozesse zu unterstützen. Das 2011 gegründete Unternehmen vereint mehr als 800 Fachkräfte an acht Standorten und betreut Kunden aus Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Logistik in 15 Ländern. Die Teams arbeiten eng zusammen, um maßgeschneiderte technische Lösungen zu entwickeln – von komplexen Engineering-Herausforderungen bis hin zur Bereitstellung funktionsreicher Produkte.
Senior Data Engineer – Snowflake (Hybrid, Indien)
Senior Data Engineer für die Migration produktiver SaaS-ETL-Workloads zu Snowflake-nativen Pipelines. Der Schwerpunkt liegt auf einer sicheren, isolierten Multi-Tenant-Datenarchitektur für Solvds KI- und Technologie-Transformationsprojekte.
Beschreibung
- Die Ingestion neu konzipieren, indem der bestehende Ablauf aus Endpunkt, Cloud-Funktion, Streaming-Warteschlange, ETL und Data Warehouse durch Snowflake-native Ingestion im Snowflake-Konto jedes Kunden ersetzt wird
- Die bestehende ETL-Logik für Aktivitäten, Meetings und Ereignisse, Netzwerkkontext sowie Systemmetadaten in Snowflake-native Pipelines migrieren
- Datenmodelle und Pipeline-Logik für die kontoübergreifende Multi-Tenant-Verteilung erstellen und dabei Tenant-Grenzen über Schemas, Pipelines und die Verwaltung von Secrets hinweg durchsetzen
- Technische Altlasten im Zusammenhang mit gemeinsam genutzten Zugangsdaten, Build-Konfiguration, der Bereitstellung aktiver Tenants und der plattformübergreifenden Parität der Datenerfassung beseitigen
- Aktivitäts-, Ereignis-, Netzwerk- und Metadatenmodelle neu erstellen und dabei die bestehenden Geschäftsanalysen aufrechterhalten
- Pipelinedesigns anhand von Produktionsmustern wie Batch-Größen, Synchronisationshäufigkeiten und Rückständen in Offline-Warteschlangen testen
- Migrationsentscheidungen für interne Prüfungen, nachgelagerte Kunden und die formelle Marktplatzbewertung dokumentieren
- Zu KI-orientierten Projekten und Initiativen zur technologischen Transformation von Unternehmen beitragen
Anforderungen
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering mit praktischer Snowflake-Erfahrung, einschließlich nativer Transformations- und Orchestrierungsfunktionen
- Erfahrung mit der Migration einer etablierten produktiven ETL-Pipeline auf eine cloud-native Plattform
- Gute Kenntnisse von Streaming- und ereignisgesteuerten Pipelines
- Fähigkeit, Sicherheitsarchitekturen für Verschlüsselung ruhender und übertragener Daten, Schlüsselverwaltung und Multi-Tenant-Secret-Handling zu bewerten
- Vertrautheit mit Funktions- oder PaaS-Diensten eines großen Cloud-Anbieters
- Erfahrung mit der Implementierung von Multi-Tenant-SaaS-Datenisolierung durch Schema-pro-Tenant, Row-Level-Security oder vergleichbare Muster
- Von Vorteil: Erfahrung mit dem Aufbau und der Verteilung von Anwendungen über einen Cloud-Datenplattform-Marktplatz oder ein Listing-Modell
- Von Vorteil: Erfahrung mit Workforce Analytics, Aktivitätsüberwachung oder verwandten Verhaltens- und Ereignisdaten
- Von Vorteil: Erfahrung mit der Migration von BI-Tools parallel zur Migration der zugrunde liegenden Datenplattform
- Rechtliche Arbeitserlaubnis in Indien, mit oder ohne Visumsponsoring
- Englischkenntnisse sind erforderlich; im Bewerbungsprozess muss ein Niveau von A1-A2 bis Native ausgewählt werden
Zusatzleistungen
- Chancengleichheit bei der Beschäftigung
- Ein inklusiver Arbeitsplatz mit Schwerpunkt auf kontinuierlichem Lernen, Innovation und ethischen KI-Praktiken
- Möglichkeiten zur Mitarbeit an praxisnahen KI-Projekten in wichtigen Branchen
- Zusammenarbeit mit einem internationalen Team über mehrere Kontinente und Kulturen hinweg