Marsh McLennan è una società globale di servizi professionali che opera nei settori del rischio, della strategia e dei servizi di consulenza legati alle persone. Le sue attività includono Marsh, che offre intermediazione assicurativa e gestione dei rischi; Guy Carpenter, specializzata in riassicurazione e strategie di capitale; Mercer, che fornisce consulenza in ambito salute, patrimonio e carriera; e Oliver Wyman, specializzata in consulenza strategica, economica e di branding. Con una forza lavoro di oltre 85.000 dipendenti in tutto il mondo, Marsh McLennan riunisce competenze in finanza, consulenza, marketing e servizi professionali correlati. Le opportunità professionali dell’azienda comprendono ruoli a supporto della consulenza ai clienti, dell’analisi dei rischi, della strategia aziendale, della consulenza e dei team operativi delle sue quattro attività.
Responsabile tecnico senior di ingegneria dei dati — Marsh McLennan, Città del Messico
Guida team di ingegneria dei dati con un approccio operativo in Marsh McLennan e trasforma le priorità aziendali in soluzioni dati affidabili. Sviluppa e gestisce pipeline Databricks su AWS e Azure.
Descrizione
- Guidare un team di delivery composto da 4 a 8 data engineer, tra dipendenti e collaboratori esterni.
- Definire l’indirizzo tecnico, suddividere il lavoro in attività gestibili, coordinare l’esecuzione degli sprint e assumersi la responsabilità dei risultati del team.
- Affiancare gli ingegneri nelle iniziative prioritarie quando i progetti si concludono o passano alla gestione ordinaria.
- Scrivere codice, sviluppare pipeline e risolvere problemi in produzione con SQL, Python e Spark.
- Progettare modelli di dati, architetture medallion, contratti di acquisizione e modelli di ingegneria riutilizzabili.
- Gestire le modifiche agli schemi, i controlli di qualità dei dati, l’idempotenza e la data lineage.
- Collaborare con i responsabili degli incarichi e gli stakeholder aziendali per trasformare i problemi di business in soluzioni dati.
- Migliorare CI/CD, controllo delle versioni, test, revisioni del codice, documentazione, esperienza degli sviluppatori e pratiche operative.
- Gestire Databricks su AWS e Azure con Unity Catalog, Delta Lake, Spark, infrastruttura come codice, flussi di lavoro Git e strumenti di orchestrazione delle pipeline.
Requisiti
- Almeno 5 anni di esperienza pratica nell’ingegneria dei dati, inclusa una certa esperienza nella guida o nel mentoring di ingegneri.
- Uso solido, recente e regolare di SQL, Python e Spark.
- Esperienza pratica con piattaforme dati cloud, preferibilmente Databricks; sono pertinenti anche Snowflake, Synapse o piattaforme simili su AWS, Azure o GCP.
- Capacità di guidare un team misto di dipendenti e collaboratori esterni, definire aspettative, gestire le prestazioni e creare coesione.
- Conoscenza operativa delle moderne pratiche ingegneristiche, tra cui Git, CI/CD, test automatizzati, infrastruttura come codice e DataOps.
- Curiosità per il settore aziendale.
- Chiare capacità comunicative per spiegare i compromessi tecnici ai responsabili aziendali e trasmettere i requisiti di business agli ingegneri.
- È apprezzata l’esperienza con Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, architettura medallion e flussi di lavoro Databricks.
- È apprezzata l’esperienza con dbt o un framework di trasformazione simile.
- È apprezzata la familiarità con le pratiche di governance dei dati, come lineage, controlli di accesso, gestione dei metadati e framework di qualità dei dati.
- È apprezzata una precedente esperienza nei servizi finanziari, nelle assicurazioni, nei benefit o nella consulenza.
- È apprezzata l’esperienza nella creazione di pipeline di acquisizione per documenti o dati non strutturati.
- È apprezzata la familiarità con strumenti basati su LLM, sviluppo assistito dall’IA o analytics engineering.
Benefit
- Lavoro ibrido, con flessibilità per lavorare da remoto e collaborare in ufficio.
- Opportunità di crescita professionale grazie alla collaborazione in ufficio.
- Ambiente di lavoro diversificato, inclusivo e flessibile.