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.
Senior na Pinunong Teknikal, Data Engineering — Marsh McLennan, Lungsod ng Mexico
Pangunahan ang mga data engineering team sa Marsh McLennan at gawing maaasahang solusyon sa data ang mga prayoridad ng negosyo. Bumuo at magpatakbo ng mga Databricks pipeline sa AWS at Azure.
Paglalarawan
- Pangunahan ang delivery squad na binubuo ng 4–8 data engineer, kabilang ang mga empleyado at kontratista.
- Magtakda ng teknikal na direksyon, hatiin ang trabaho sa mga kayang pamamahalang gawain, iugnay ang pagpapatupad ng sprint, at panagutan ang mga output ng squad.
- Lumipat kasama ng mga engineer sa mga prayoridad na inisyatiba kapag natatapos ang mga proyekto o lumilipat ang mga ito sa regular na operasyon.
- Sumulat ng code, bumuo ng mga pipeline, at mag-troubleshoot ng mga isyu sa production gamit ang SQL, Python, at Spark.
- Magdisenyo ng mga data model, medallion architecture, ingestion contract, at mga pattern ng engineering na magagamit muli.
- Pamahalaan ang mga pagbabago sa schema, pagsusuri ng kalidad ng data, idempotency, at data lineage.
- Makipagtulungan sa mga Engagement Lead at stakeholder ng negosyo upang gawing mga solusyon sa data ang mga problema sa negosyo.
- Isulong ang CI/CD, version control, testing, code review, dokumentasyon, karanasan ng developer, at mga kasanayan sa operasyon.
- Patakbuhin ang Databricks sa AWS at Azure gamit ang Unity Catalog, Delta Lake, Spark, infrastructure as code, mga workflow ng Git, at mga tool para sa pag-oorkestra ng pipeline.
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa 5 taong aktuwal na karanasan sa data engineering, kabilang ang karanasan sa pamumuno o paggabay sa mga engineer.
- Matibay, bago, at regular na paggamit ng SQL, Python, at Spark.
- Praktikal na karanasan sa mga cloud data platform, mas mainam kung Databricks; may kaugnayan din ang Snowflake, Synapse, o katulad na platform sa AWS, Azure, o GCP.
- Kakayahang mamuno sa pangkat ng mga empleyado at kontratista sa pamamagitan ng pagtatakda ng inaasahan, pamamahala sa performance, at pagpapatatag ng samahan.
- Kaalaman sa makabagong kasanayan sa engineering, kabilang ang Git, CI/CD, automated testing, infrastructure as code, at DataOps.
- Pagiging mausisa tungkol sa larangan ng negosyo.
- Malinaw na kasanayan sa pakikipag-usap upang maipaliwanag sa mga pinuno ng negosyo ang mga teknikal na pagpipilian at maiparating sa mga engineer ang mga pangangailangan ng negosyo.
- Bentahe ang karanasan sa Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, medallion architecture, at mga workflow ng Databricks.
- Bentahe ang karanasan sa dbt o katulad na transformation framework.
- Bentahe ang kaalaman sa mga kasanayan sa data governance gaya ng lineage, access control, metadata management, at mga framework para sa kalidad ng data.
- Bentahe ang dating karanasan sa serbisyong pinansyal, insurance, benepisyo, o pagkonsulta.
- Bentahe ang karanasan sa pagbuo ng mga ingestion pipeline para sa mga dokumento o hindi nakaayos na data.
- Bentahe ang pagkakagamit ng mga tool na nakabatay sa LLM, pagbuo ng software na tinutulungan ng AI, o analytics engineering.
Mga Benepisyo
- Hybrid na trabaho na may kakayahang umangkop para magtrabaho nang remote at makipagtulungan sa opisina.
- Mga pagkakataon para sa propesyonal na pag-unlad sa pamamagitan ng pakikipagtulungan sa opisina.
- Iba-iba, inklusibo, at flexible na kapaligiran sa trabaho.