Sigma Software Group
Sigma Software Group
1 001 – 5 000 Ansatte
BilindustriHelsevesenRådgivning
Sigma Software Group er et multinasjonalt teknologikonsulentselskap som ble grunnlagt i 2002. Teamene i selskapet leverer programvareutvikling, grafisk design, testing og teknisk støtte til kunder innen blant annet bilindustrien, helsesektoren, telekommunikasjon, luftfart, bank, spill, eiendom og reklame. Selskapet ansetter IT-spesialister til å arbeide med komplekse tekniske prosjekter og støtter faglig utvikling gjennom veiledning og kontinuerlig læring. Fjernarbeid er en del av arbeidsmodellen, og prosjektene betjener organisasjoner som AstraZeneca, Scania og SAS.

Dataingeniør (Azure, Spark) – fjernarbeid i Ukraina

Bygg skalerbare Azure-dataplattformer og datapipelines for analyse, rapportering og datadrevne beslutninger. Utvikle Spark-arbeidsflyter og pålitelig databehandling i samarbeid med flere team.

Beskrivelse

  • Bygg skalerbare og pålitelige dataplattformer og datapipelines for analytiske og operative behov.
  • Lag arbeidsflyter for databehandling med distribuerte rammeverk som Apache Spark og PySpark på Databricks.
  • Bidra til å videreutvikle skybasert dataplattform med Azure-tjenester, inkludert Data Factory, Synapse, Microsoft Fabric, Databricks, Event Hub og Azure Data Lake Storage.
  • Integrer og behandle interne og eksterne data samtidig som konsistens, kvalitet og pålitelighet ivaretas.
  • Ha ansvar for datapipelines pålitelighet, overvåking og ytelse.
  • Samarbeid med analytikere, dataforskere og ingeniører for å omsette forretningsmessige og analytiske behov til robuste dataløsninger.
  • Forbedre praksis innen data engineering, blant annet standarder for datapipelines, testing og driftsstabilitet.
  • Evaluere og bidra til innføring av verktøy og teknologi i data engineering-miljøet.

Krav

  • Ha minst fire års praktisk erfaring med data engineering eller bygging av databehandlingsplattformer.
  • Bruke SQL trygt og ha solid erfaring med Python for utvikling og vedlikehold av datapipelines.
  • Ha erfaring med distribuerte rammeverk for databehandling som Apache Spark eller PySpark; erfaring med Databricks er en stor fordel.
  • Ha praktisk erfaring med å utforme og implementere datapipelines i skyen, helst på Azure.
  • Ha utformet datapipelines og datamodeller for analytiske systemer i produksjonsskala.
  • Forstå ETL/ELT-design, dimensjonal modellering og prinsipper for datavarehus.
  • Ha erfaring med moderne data lake-arkitekturer og formater som Parquet og JSON.
  • Ha brukt verktøy for arbeidsflytorkestrering som Airflow.
  • Ha erfaring med databaseutvikling og ytelsesoptimalisering.
  • Kunne utforme skalerbare og vedlikeholdbare dataløsninger med minimalt tilsyn.
  • Kommunisere og samarbeide effektivt.
  • Ha profesjonelle engelskkunnskaper.
  • Ha erfaring med skybaserte datavarehus som Snowflake, BigQuery eller Redshift.
  • Ha erfaring med strømmeteknologier som Event Hub, Kafka eller Spark Streaming.
  • Ha erfaring med Delta Lake eller andre lakehouse-teknologier.
  • Kjenne til CI/CD-praksis og Git-baserte utviklingsarbeidsflyter.
  • Ha erfaring med å jobbe i smidige utviklingsmiljøer.

Fordeler

  • Jobb eksternt.

Relaterte jobber

United Launch Alliance (ULA)

Leder for utvikling av simuleringsprogramvare

United Launch Alliance (ULA)
1 001 – 5 000 Ansatte
LogistikkProduksjonRådgivning

Led team hos United Launch Alliance som utvikler og tester simuleringsprogramvare for bæreraketter. Ha ansvar for programleveranser, smidige arbeidsformer, integrasjon samt verifisering, validering og akkreditering.

Åpne
Capital Group

Leder for cybersikkerhetsdatateknikk

Capital Group
5 001 – 10 000 Ansatte
Sponsor for H1B-visumB2CFinansFintech

Led arbeidet med datateknikk for cybersikkerhet, SIEM-plattformer og analysestrategi hos Capital Group. Veiled tekniske team i å omdanne sikkerhetsdata til etterretning som bidrar til å redusere organisasjonens risiko.

Åpne
Snowflake

Senior Engineering Manager, Snowpark hos Snowflake

Snowflake

Led Snowflakes distribuerte beregningsplattform Snowpark for AI, maskinlæring, datavitenskap og data engineering. Sett den tekniske retningen, styrk plattformens pålitelighet og utvikle ingeniørteamet.

Åpne