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RELX entwickelt informationsbasierte Analyse- und Entscheidungstools für professionelle und geschäftliche Kunden weltweit. Die Produkte verbinden spezialisierte Inhalte, Daten und Technologie, um bessere Entscheidungen und stärkere Ergebnisse in den Bereichen Risiko, Wissenschaft, Technik und Medizin, Recht sowie Ausstellungen zu unterstützen. RELX ist außerdem in den Märkten für Beratung, Gesundheitswesen und Versicherungen tätig und hilft Organisationen dabei, ihre Produktivität zu steigern, Risiken zu managen, die Forschung voranzubringen, juristische Arbeit zu unterstützen und Geschäftstransaktionen effektiver durchzuführen.
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Softwareentwickler III – Data Engineering (Chennai, vor Ort)

Entwickeln und optimieren Sie Azure-basierte Datenpipelines und Datenplattformen für LexisNexis Risk Solutions. Unterstützen Sie unternehmensweite Analysen, Berichte und operative Dateninitiativen in mehreren Geschäftsbereichen.

INIndienVor OrtVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
AzureETLPySparkSDLCSparkSQL

Beschreibung

  • Skalierbare ETL-/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Databricks und Azure-Speicherdiensten entwickeln und pflegen
  • Daten aus relationalen Datenbanken, APIs und dateibasierten Quellen in Azure-Plattformen laden
  • Transformationen auf HPCC mit ECL sowie in Azure mit SparkSQL und PySpark erstellen
  • Azure-Databricks-Notebooks und -Jobs entwickeln, pflegen und optimieren
  • Leistungsstarke Spark-Workloads für die Verarbeitung großer Datenmengen implementieren
  • Datenmodelle auf HPCC mit ECL sowie in Delta Lake, Parquet oder vergleichbaren spaltenbasierten Formaten erstellen
  • ECL-, SQL- und Spark-Workloads im Hinblick auf Skalierbarkeit und Leistung optimieren
  • Mit Analysten, Datenwissenschaftlern und Anwendungsteams zusammenarbeiten, um Datenanforderungen zu definieren und Engineering-Praktiken weiterzuentwickeln

Anforderungen

  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Logik zur Datentransformation
  • Praktische Kenntnisse der Prinzipien des Data Warehousing und von ETL-/ELT-Ansätzen
  • Praktische Erfahrung mit Azure Databricks, Spark SQL und PySpark
  • Erfahrung mit Azure Data Factory, ADLS Gen2 und Azure SQL oder Synapse
  • Erfahrung im Umgang mit großen strukturierten und semi-strukturierten Datensätzen
  • Vertrautheit mit agilen Softwareentwicklungspraktiken
  • Bereitschaft, neue Technologien und operative Prozesse zu erlernen
  • Verständnis des gesamten SDLC – von Anforderungen und Design bis hin zur Wartung
  • Kenntnisse der Prinzipien der Softwareentwicklung, von Designmustern und bewährten Entwicklungspraktiken
  • Fähigkeit, Anforderungen zu erfassen, zu klären und zu dokumentieren
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Vertrautheit mit Versicherungsterminologie

Zusatzleistungen

  • Leistungen variieren je nach Land des Beschäftigten
  • Unterbringung und Unterstützung im Bewerbungsprozess stehen Bewerbern zur Verfügung
  • Beschäftigung im Rahmen der Chancengleichheit

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