dentsu Austria
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51 – 200 Dipendenti
ImpresaMarketingMedia
dentsu Austria è la divisione austriaca del gruppo globale Dentsu e aiuta le organizzazioni ad affrontare la trasformazione aziendale, il marketing e la crescita sostenibile. Il suo lavoro combina ricerca, analisi, competenze nel settore dei media e soluzioni integrate per aiutare i brand a orientarsi in mercati in cambiamento e a creare esperienze significative. In quanto parte di una rete internazionale, dentsu Austria riunisce prospettive di marketing, media e servizi aziendali per trasformare sfide complesse in opportunità concrete per i clienti, il loro pubblico e la società.

Data Engineer – Pune, in sede

Crea piattaforme dati e pipeline ETL basate su AWS a Pune per Merkle. Sviluppa soluzioni SQL e Python, rafforza la qualità dei dati e supporta la distribuzione delle analisi.

Descrizione

  • Creare pipeline ETL ed ELT scalabili su AWS
  • Sviluppare trasformazioni SQL e pipeline di dati Python per carichi di lavoro di produzione
  • Creare flussi di ingestione con AWS S3, Glue ed EMR
  • Progettare modelli di dati a supporto delle analisi, bilanciando prestazioni e costi
  • Collaborare alla distribuzione e all'esecuzione delle pipeline in più ambienti
  • Monitorare le prestazioni, l'affidabilità e la qualità delle pipeline
  • Indagare sui guasti delle pipeline e condurre analisi delle cause principali
  • Applicare pratiche ingegneristiche che migliorino sicurezza, affidabilità e scalabilità
  • Collaborare con architetti e team di prodotto per chiarire i requisiti tecnici
  • Trasformare le esigenze aziendali e analitiche in soluzioni pratiche di dati AWS
  • Supportare la documentazione, le revisioni del codice e gli standard ingegneristici condivisi
  • Lavorare come collaboratore individuale su pipeline di dati, ingegneria cloud e abilitazione delle analisi in un ambiente globale di delivery

Requisiti

  • Avere da 3 a 7 anni di esperienza professionale pertinente
  • Dimostrare conoscenze pratiche dei servizi dati AWS, tra cui S3, Glue, Athena, Redshift ed EMR
  • Avere esperienza nella progettazione di architetture cloud-native per data lake e data warehouse
  • Comprendere l'elaborazione batch e avere una familiarità di base con i concetti di streaming
  • Usare SQL con sicurezza per query complesse, join, aggregazioni e trasformazioni
  • Aver lavorato con grandi set di dati in Redshift o Athena
  • Usare Python in modo efficace per l'ingegneria dei dati e lo sviluppo ETL
  • L'esperienza con PySpark o Spark costituisce un vantaggio
  • Comprendere la modellazione dei dati, la progettazione delle trasformazioni e l'ottimizzazione delle prestazioni
  • Avere esperienza pratica con framework di elaborazione distribuita come Spark o PySpark
  • Sentirsi a proprio agio nel lavorare con dati strutturati e semistrutturati
  • Comprendere l'evoluzione degli schemi, i controlli di qualità dei dati e la logica di convalida
  • Avere conoscenze pratiche di Infrastructure as Code con Terraform e/o CloudFormation
  • Avere un'esperienza di base con pipeline CI/CD per carichi di lavoro dati
  • Comprendere il logging e il monitoraggio con CloudWatch
  • Collaborare efficacemente con architetti, team DevOps e QA e stakeholder aziendali
  • Spiegare chiaramente i concetti tecnici a interlocutori diversi
  • Avere una laurea, una laurea magistrale o un titolo equivalente
  • È indicata una certificazione AWS Certified Solutions Architect o DevOps – Professional
  • È indicata una certificazione Snowflake Core

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