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Carelon Global Solutions Philippines
Carelon Global Solutions Philippines
5001 – 10.000 Dipendenti
AssicurazioniConsulenzaLogistica
Carelon Global Solutions Philippines supporta le organizzazioni sanitarie migliorando l’erogazione pratica ed efficiente di operazioni e servizi. In qualità di controllata di Elevance Health, precedentemente nota come Legato Health Technologies, sviluppa strumenti digitali e soluzioni operative per piani sanitari, operatori sanitari e sistemi sanitari. La sua forza lavoro globale, composta da oltre 25.000 persone, è distribuita tra Stati Uniti, India, Irlanda, Filippine e Porto Rico. L’azienda ricerca approcci innovativi che aiutino i professionisti sanitari a ridurre il carico amministrativo e a concentrarsi maggiormente sull’assistenza ai pazienti, ponendo al contempo l’accento sul mentoring e sullo sviluppo professionale dei dipendenti.
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Offerte dell’azienda

Tech Lead II, Databricks – In presenza a Bengaluru

Guida l’ingegneria dei dati con Databricks, Snowflake e il cloud per le piattaforme sanitarie di Carelon Global Solutions. Crea pipeline lakehouse scalabili e coordina iniziative di modernizzazione con team basati in India.

INIndiaIn sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del softwareIngegnere full-stack
ApacheAWSAzureCloudDockerETLGoogle Cloud PlatformJenkinsKafkaKubernetesPySparkPythonSparkSQLTerraformUnity

Descrizione

  • Gestire la delivery di soluzioni scalabili di ingegneria dei dati
  • Guidare lo sviluppo end-to-end di pipeline con Databricks e Python
  • Progettare framework per l’elaborazione dei dati batch e in tempo reale
  • Verificare la qualità delle implementazioni e definire gli standard ingegneristici
  • Formare i team sull’ottimizzazione delle prestazioni e sull’affidabilità dei sistemi
  • Sviluppare e supportare pipeline ETL/ELT con Databricks, Spark e Python
  • Creare architetture lakehouse scalabili
  • Stabilire pratiche di qualità, governance e osservabilità dei dati
  • Ottimizzare i carichi di lavoro Snowflake e perfezionare i modelli di dati
  • Progettare data lake basati su Iceberg per analisi su larga scala
  • Utilizzare i servizi cloud di AWS e GCP
  • Creare soluzioni cloud native con servizi gestiti
  • Contribuire alle iniziative di modernizzazione delle piattaforme e migrazione al cloud
  • Collaborare con architetti, product owner e stakeholder aziendali
  • Tradurre le esigenze aziendali in progetti tecnici concreti
  • Stimare il lavoro e supportare la pianificazione delle attività

Requisiti

  • Laurea B.Tech o MCA in informatica, o esperienza professionale equivalente
  • Almeno 7 anni di esperienza complessiva
  • Almeno 3 anni di esperienza rilevante con Databricks
  • Esperienza pratica nella progettazione e nella realizzazione di soluzioni lakehouse Databricks scalabili
  • Competenze avanzate in Python e PySpark
  • Solida esperienza con Snowflake, inclusi modellazione dei dati, ottimizzazione delle prestazioni e delle query e controllo dei costi
  • Conoscenza pratica di Apache Iceberg, Delta Lake e dei moderni formati di tabelle aperte
  • Solida conoscenza dei servizi AWS o GCP, dell’architettura, del deployment e delle operazioni di piattaforma
  • Esperienza nella creazione di pipeline batch e in tempo reale con Spark, Kafka e servizi cloud native
  • Competenza in architettura ETL/ELT, integrazione dei dati e migrazione al cloud
  • Esperienza nella guida di team di ingegneria e nella realizzazione di programmi di modernizzazione dei dati
  • Forti capacità analitiche e di troubleshooting
  • Eccellenti capacità comunicative e di gestione degli stakeholder
  • Conoscenza esperta di Databricks Lakehouse Architecture, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows e ottimizzazione delle prestazioni
  • Padronanza di Spark SQL e dell’elaborazione distribuita
  • Ampia conoscenza pratica di Snowpipe, Streams, Tasks, condivisione dei dati e ottimizzazione delle query
  • Conoscenza avanzata di Apache Iceberg, inclusi evoluzione dello schema, partizionamento e time travel
  • Esperienza nella progettazione e realizzazione di pipeline di ingegneria dei dati ed ETL/ELT su larga scala
  • Esperienza pratica con servizi dati cloud native di AWS, Azure o GCP
  • Solide competenze in SQL e modellazione dei dati per sistemi OLTP e analitici
  • Esperienza nell’elaborazione di dati in tempo reale con Kafka, Event Hubs, Kinesis o Pub/Sub
  • Conoscenza di governance dei dati, gestione dei metadati, qualità dei dati e framework di sicurezza
  • Costituisce titolo preferenziale: Terraform, CloudFormation o altri strumenti di infrastruttura come codice
  • Costituisce titolo preferenziale: Docker, Kubernetes e piattaforme dati containerizzate
  • Costituisce titolo preferenziale: strumenti CI/CD come GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps o GitLab
  • Costituisce titolo preferenziale: AI/ML, MLOps e integrazione di piattaforme dati GenAI
  • Costituisce titolo preferenziale: Data Mesh, Data Fabric e moderna architettura dei dati aziendali
  • Costituiscono titolo preferenziale: certificazioni Databricks, Snowflake o di piattaforme cloud

Benefit

  • Forte investimento nell’apprendimento e nello sviluppo professionale
  • Cultura innovativa e creativa con spazio per l’autonomia
  • Programmi a sostegno del benessere complessivo
  • Iniziative per diversità, equità e inclusione
  • Numerose opportunità di riconoscimento e premi
  • Assicurazione sanitaria e medica competitiva
  • Servizi e strutture di alta qualità sul luogo di lavoro
  • Politiche lavorative incentrate sugli associati

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