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Carelon Global Solutions Philippines
Carelon Global Solutions Philippines
5.001 – 10.000 Mitarbeitende
BeratungLogistikVersicherungen
Carelon Global Solutions Philippines unterstützt Gesundheitsorganisationen dabei, operative Abläufe und Dienstleistungen praxisnah und effizient zu gestalten. Als Tochtergesellschaft von Elevance Health, die früher unter dem Namen Legato Health Technologies bekannt war, entwickelt das Unternehmen digitale Werkzeuge und operative Lösungen für Krankenversicherungen, Gesundheitsdienstleister und Gesundheitssysteme. Die weltweit mehr als 25.000 Mitarbeitenden sind in den Vereinigten Staaten, Indien, Irland, den Philippinen und Puerto Rico tätig. Das Unternehmen sucht nach innovativen Ansätzen, die Fachkräften im Gesundheitswesen helfen, den Verwaltungsaufwand zu reduzieren und sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren. Gleichzeitig legt es Wert auf Mentoring und die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden.
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Tech Lead II, Databricks – Bengaluru vor Ort

Leiten Sie Databricks, Snowflake und Cloud-Datenengineering für die Gesundheitsplattformen von Carelon Global Solutions. Entwickeln Sie skalierbare Lakehouse-Pipelines und steuern Sie Modernisierungsinitiativen mit Teams in Indien.

INIndienVor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
ApacheAWSAzureCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformJenkinsKafkaKubernetesPySparkPythonSparkSQLTerraformUnity

Beschreibung

  • Verantwortung für die Bereitstellung skalierbarer Datenengineering-Lösungen
  • Leitung der durchgängigen Pipeline-Entwicklung mit Databricks und Python
  • Entwurf von Frameworks für die Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung
  • Prüfung der Implementierungsqualität und Festlegung von Engineering-Standards
  • Coaching von Teams zu Performance-Tuning und Systemzuverlässigkeit
  • Entwicklung und Betreuung von ETL/ELT-Pipelines mit Databricks, Spark und Python
  • Erstellung skalierbarer Lakehouse-Architekturen
  • Etablierung von Verfahren für Datenqualität, Governance und Beobachtbarkeit
  • Optimierung von Snowflake-Workloads und Weiterentwicklung von Datenmodellen
  • Entwurf von Iceberg-basierten Data Lakes für Analysen im großen Maßstab
  • Nutzung von AWS- und GCP-Cloud-Services
  • Aufbau cloudnativer Lösungen mit Managed Services
  • Mitwirkung an Plattformmodernisierung und Cloud-Migrationsvorhaben
  • Zusammenarbeit mit Architektinnen und Architekten, Product Ownern und Geschäftsbeteiligten
  • Übersetzung von Geschäftsanforderungen in praktikable technische Designs
  • Schätzung des Aufwands und Unterstützung der Lieferplanung

Anforderungen

  • B.Tech oder MCA in Informatik oder gleichwertige Berufserfahrung
  • Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung insgesamt
  • Mindestens 3 Jahre einschlägige Erfahrung mit Databricks
  • Praktische Erfahrung im Entwurf und in der Bereitstellung skalierbarer Databricks-Lakehouse-Lösungen
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und PySpark
  • Umfassende Snowflake-Erfahrung mit Datenmodellierung, Performance-Tuning, Abfrageoptimierung und Kostenkontrolle
  • Fundierte praktische Kenntnisse in Apache Iceberg, Delta Lake und modernen offenen Tabellenformaten
  • Sehr gute Kenntnisse der AWS- oder GCP-Services, Architektur, Bereitstellung und Plattformoperationen
  • Erfahrung in der Erstellung von Batch- und Echtzeit-Pipelines mit Spark, Kafka und cloudnativen Services
  • Expertise in ETL/ELT-Architektur, Datenintegration und Cloud-Migration
  • Erfahrung in der Leitung von Engineering-Teams und der Umsetzung von Datenmodernisierungsprogrammen
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
  • Umfassende Kenntnisse der Databricks-Lakehouse-Architektur, von Delta Lake, Unity Catalog, Workflows und Performance-Optimierung
  • Sehr gute Kenntnisse in Spark SQL und verteilter Verarbeitung
  • Umfangreiche praktische Kenntnisse in Snowpipe, Streams, Tasks, Data Sharing und Abfrageoptimierung
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Apache Iceberg, einschließlich Schemaentwicklung, Partitionierung und Zeitreisen
  • Erfahrung im Entwurf und in der Bereitstellung groß angelegter Datenengineering- und ETL/ELT-Pipelines
  • Praktische Erfahrung mit cloudnativen Datenservices von AWS, Azure oder GCP
  • Sehr gute SQL- und Datenmodellierungskenntnisse für OLTP- und analytische Systeme
  • Erfahrung in der Verarbeitung von Echtzeitdaten mit Kafka, Event Hubs, Kinesis oder Pub/Sub
  • Kenntnisse in Data Governance, Metadatenmanagement, Datenqualität und Sicherheitsframeworks
  • Von Vorteil: Terraform, CloudFormation oder andere Infrastructure-as-Code-Tools
  • Von Vorteil: Docker, Kubernetes und containerisierte Datenplattformen
  • Von Vorteil: CI/CD-Tools wie GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps oder GitLab
  • Von Vorteil: AI/ML, MLOps und Integration von GenAI-Datenplattformen
  • Von Vorteil: Data Mesh, Data Fabric und moderne Enterprise-Datenarchitektur
  • Von Vorteil: Zertifizierungen für Databricks, Snowflake oder Cloudplattformen

Zusatzleistungen

  • Umfangreiche Investitionen in Lernen und berufliche Weiterentwicklung
  • Innovative und kreative Kultur mit Raum für Eigenverantwortung
  • Programme zur Unterstützung des ganzheitlichen Wohlbefindens
  • Initiativen für Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion
  • Vielfältige Möglichkeiten für Prämien und Anerkennung
  • Wettbewerbsfähige Kranken- und medizinische Versicherung
  • Hochwertige Ausstattung und Einrichtungen am Arbeitsplatz
  • Mitarbeiterorientierte Arbeitsplatzrichtlinien

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