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Coretek
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51 – 200 Dipendenti
Sponsor per visto H1BAssistenza sanitariaConsulenzaIndustria manifatturiera
Coretek è un fornitore esperto di servizi gestiti Microsoft Azure e una società di consulenza tecnologica cloud che supporta organizzazioni governative e dei settori sanitario, manifatturiero e dei servizi finanziari. Le sue attività comprendono la migrazione al cloud, la modernizzazione delle applicazioni, l’automazione DevOps, la gestione degli ambienti di lavoro, la cybersicurezza e soluzioni di intelligenza artificiale realizzate con Azure OpenAI e tecnologie di apprendimento automatico. Coretek offre inoltre servizi di sicurezza e osservabilità tramite piattaforme come Palo Alto e Dynatrace, oltre a partnership che coinvolgono Imprivata e Citrix. Il suo team multidisciplinare aiuta i clienti a modernizzare l’infrastruttura, rafforzare la sicurezza e sviluppare capacità concrete nel cloud e nell’intelligenza artificiale.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere dei Dati Azure — Ibrido in India

Costruisci e gestisci pipeline di dati batch e streaming affidabili su Azure per Coretek. Sviluppa modelli di dati governati, controlli di qualità e flussi di lavoro di produzione a supporto dei team aziendali e tecnici.

INIndiaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AzureDockerKafkaKubernetesPySparkPythonSparkSQLTerraform

Descrizione

  • Progettare, sviluppare e mantenere pipeline di dati batch e streaming idempotenti, osservabili e ripristinabili
  • Creare modelli di dati analitici, inclusi schemi dimensionali, livelli semantici e data mart curati
  • Collegare database operativi, API SaaS, file e flussi di eventi, gestendo la deriva degli schemi e i dati in ritardo
  • Integrare nelle pipeline controlli di aggiornamento, volume, unicità e integrità referenziale dei dati
  • Stabilire procedure di allerta ed escalation per i guasti delle pipeline
  • Gestire le pipeline di produzione tramite monitoraggio, risposta agli incidenti in reperibilità, analisi delle cause alla radice e backfill
  • Migliorare le prestazioni e controllare i costi tramite partizionamento, clustering, dimensionamento dei file e dimensionamento di data warehouse o cluster
  • Utilizzare controllo del codice sorgente, revisioni del codice, CI/CD, test automatizzati e infrastruttura come codice
  • Applicare controlli di accesso, misure di protezione delle informazioni personali, requisiti di conservazione, lineage e audit insieme ai team di sicurezza e conformità
  • Collaborare con analisti, data scientist e ingegneri di prodotto per stabilire contratti dati duraturi
  • Mantenere aggiornati dizionari dei dati, registri di lineage e runbook delle pipeline

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza nella creazione di pipeline di dati in produzione
  • Solida esperienza pratica con Python per l’ingegneria dei dati, inclusi testing, packaging e revisione del codice
  • Padronanza pratica delle API DataFrame e SQL di PySpark, di join e aggregazioni su larga scala, del partizionamento, del comportamento dello shuffle e della diagnosi tramite Spark UI
  • Competenze avanzate in SQL, incluse funzioni di finestra, analisi dei piani di esecuzione e ottimizzazione delle prestazioni
  • Esperienza pratica con Azure Data Factory, Databricks, Synapse o Fabric e ADLS
  • Solide conoscenze di modellazione dei dati, tra cui normalizzazione, schemi a stella e dimensioni a variazione lenta
  • Esperienza con flussi di sviluppo basati su Git e distribuzione tramite CI/CD
  • Eccellenti capacità comunicative, inclusa la capacità di spiegare i problemi delle pipeline agli stakeholder non tecnici
  • Eccezionali capacità analitiche e di problem solving, inclusa l’analisi delle cause alla radice
  • Solida esperienza nel lavoro con i clienti in un ambiente tecnico consulenziale
  • Esperienza con dati streaming tramite Kafka o Event Hubs
  • Esperienza nell’utilizzo di Delta Lake o Iceberg
  • Esperienza con Terraform o Bicep per l’infrastruttura come codice e Docker o Kubernetes per la containerizzazione
  • Esperienza di lavoro in ambienti regolamentati che coinvolgono HIPAA, SOC 2, PCI o GDPR
  • Esperienza nella creazione di piattaforme dati per il machine learning o nel supporto di pipeline di feature
  • Capacità di gestire più progetti cliente e fornire lavoro di qualità nei tempi previsti
  • Esperienza nell’utilizzo di Azure DevOps o GitHub per il controllo del codice sorgente e le pipeline di distribuzione

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