
Ang Marsh McLennan ay isang pandaigdigang kompanya ng mga serbisyong propesyonal na nagbibigay ng mga serbisyong pagpapayo tungkol sa panganib, estratehiya, at mga usaping may kaugnayan sa mga empleyado. Kabilang sa mga negosyo nito ang Marsh, na nag-aalok ng insurance brokerage at pamamahala sa panganib; Guy Carpenter, na nakatuon sa reinsurance at mga estratehiya sa kapital; Mercer, na nagbibigay ng konsultasyon sa kalusugan, yaman, at karera; at Oliver Wyman, na dalubhasa sa konsultasyon sa estratehiya, ekonomiya, at tatak. Sa mahigit 85,000 empleyado sa buong mundo, pinagsasama ng Marsh McLennan ang kadalubhasaan sa pananalapi, konsultasyon, marketing, at iba pang kaugnay na serbisyong propesyonal. Saklaw ng mga oportunidad sa pagkuha ng kompanya ang mga tungkuling sumusuporta sa pagpapayo sa kliyente, pagsusuri ng panganib, estratehiya sa negosyo, konsultasyon, at mga pangkat ng operasyon sa apat nitong negosyo.
Analista ng Data Engineering (Hybrid) - Louisville, Kentucky
Bumuo ng mga platform ng data at ETL pipeline sa Databricks na sumusuporta sa pandaigdigang negosyo ng Marsh sa risk at pagkonsulta. Binibigyang-diin ng hybrid na tungkuling ito sa Louisville ang kalidad ng data, testing, at maaasahang pagpapatakbo ng workflow.
Paglalarawan
- Makipagtulungan sa mga stakeholder upang tukuyin ang mga pangangailangan sa data at gawing maisasagawang teknikal na detalye ang mga ito
- Bumuo at mag-deploy ng mga data pipeline at ETL workflow
- Magsagawa ng komprehensibong unit test upang mapatunayan ang functionality at performance
- Magtatag ng mga kontrol sa kalidad ng data at mga pamamaraan ng validation
- Makipagtulungan sa mga cross-functional na team upang iayon ang mga layunin, iskedyul, at deliverable ng proyekto
- Subaybayan ang mga data pipeline at workflow upang mapanatili ang performance, reliability, at efficiency
- Magpatupad ng mga pagpapahusay kung kinakailangan
- Idokumento ang mga proseso ng data, arkitektura ng platform, at operational workflow
- Planuhin at isagawa ang pagse-set up at pangangasiwa ng Databricks data platform sa maraming rehiyon
Mga Kinakailangan
- Bachelor’s degree sa computer science, data science, information technology, o kaugnay na disiplina
- Mahusay sa Python at SQL
- May karanasan sa data modeling at database design
- Hindi bababa sa limang taong propesyonal na karanasan sa Data Engineering
- Malawak na kaalaman sa mga prinsipyo ng ETL at ELT
- May karanasan sa pagsasama ng mga API at pagkuha ng data mula sa iba’t ibang source
- May karanasan sa functional at automated data testing
- May kaalaman sa epektibong mga gawi sa dokumentasyon at mga prinsipyo ng automation
- Pamilyar sa Apache Spark
- May karanasan sa AWS o Azure
- May karanasan sa pagsasama ng AI sa mga test environment
- Kayang mangasiwa sa mga QA Engineer at magpadaloy ng mga SCRUM call
- Pamilyar sa Databricks at Snowflake
Mga Benepisyo
- Mga pagkakataon para sa propesyonal na paglago
- Mga proyektong nakahihikayat
- Suportang pamumuno
- Inklusibo at masiglang kultura sa lugar ng trabaho
- Flexible na kapaligiran sa pagtatrabaho
- Mga benepisyo at gantimpalang idinisenyo upang suportahan ang kagalingan
- Opsyon na magtrabaho nang remote
- Pakikipagtulungan, networking, at mga pagkakataon para sa propesyonal na pag-unlad sa opisina
- Suporta para sa mga workplace accommodation kapag kinakailangan