Ness Digital Engineering
Ness Digital Engineering
1 001 – 5 000 Employés
B2BConseilIntelligence artificielle

Ness Digital Engineering est une entreprise mondiale spécialisée dans l’ingénierie numérique et les services technologiques. Elle accompagne les grandes entreprises dans la modernisation de leurs environnements technologiques, le développement de plateformes cloud natives et la création de produits de données, d’intelligence artificielle et de logiciels. Fondée en 1999, l’entreprise s’appuie sur plus de 25 ans d’expérience en ingénierie dans le cadre d’un modèle de prestation axé sur le conseil, consacré à la conception et à l’exploitation de solutions technologiques.

Ses activités couvrent le cloud, les données, l’intelligence artificielle et l’automatisation des flux de travail des entreprises, avec le soutien de la plateforme d’ingénierie ATONIS, alimentée par l’intelligence artificielle. Ness collabore avec des fournisseurs tels qu’AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Confluent et Salesforce, et accompagne des organisations dans les secteurs des services financiers, de la fabrication et des transports, des médias et du divertissement, de la vente au détail, du capital-investissement et de la santé.

Ingénieur données senior – Ness Digital Engineering (hybride, Inde)

Créez des pipelines de données évolutifs avec Python et Spark chez Ness Digital Engineering. Développez des solutions de plateformes de données avec AWS, Databricks et Snowflake.

Description

  • Créer des pipelines de données évolutifs avec Python et Spark/PySpark
  • Développer, déboguer, tester et optimiser des solutions de données en production
  • Utiliser Databricks, Snowflake et des plateformes de données modernes
  • Créer et déployer des solutions de données sur AWS
  • Suivre de solides pratiques d’ingénierie logicielle et de programmation

Exigences

  • Justifier d’environ cinq ans d’expérience pratique en ingénierie des données
  • Démontrer de solides compétences en programmation et en débogage, avec une spécialisation en Python
  • Avoir une expérience pratique de Spark ou PySpark
  • Avoir une expérience d’AWS et de Databricks ou Snowflake
  • Avoir une expérience en production dans la création et la prise en charge de pipelines de données
  • Une expérience dans les services financiers est souhaitée
  • Une expérience de Dagster ou d’une autre plateforme d’orchestration des données est souhaitée
  • Une expérience en ingénierie des données cloud native est souhaitée

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