
Marsh McLennan to globalna firma świadcząca profesjonalne usługi w obszarach zarządzania ryzykiem, strategii oraz doradztwa związanego z personelem. W jej skład wchodzą Marsh, oferująca pośrednictwo ubezpieczeniowe i zarządzanie ryzykiem; Guy Carpenter, koncentrująca się na reasekuracji i strategiach kapitałowych; Mercer, świadcząca usługi doradcze w zakresie zdrowia, majątku i kariery; oraz Oliver Wyman, specjalizująca się w doradztwie strategicznym, ekonomicznym i związanym z marką. Firma zatrudnia na całym świecie ponad 85 000 osób, łącząc wiedzę z zakresu finansów, konsultingu, marketingu i pokrewnych usług profesjonalnych. Obszary rekrutacji Marsh McLennan obejmują stanowiska związane z doradztwem dla klientów, analizą ryzyka, strategią biznesową, konsultingiem oraz zespołami operacyjnymi we wszystkich czterech obszarach działalności.
Analityk inżynierii danych (praca hybrydowa) — Louisville, Kentucky
Twórz platformy danych Databricks i potoki ETL wspierające globalną działalność Marsh w obszarze zarządzania ryzykiem i doradztwa. Hybrydowa praca w Louisville koncentruje się na jakości danych, testowaniu i niezawodnym działaniu procesów.
Opis
- Współpracuj z interesariuszami, aby określać potrzeby dotyczące danych i przekładać je na konkretne specyfikacje techniczne
- Twórz i wdrażaj potoki danych oraz procesy ETL
- Przeprowadzaj kompleksowe testy jednostkowe w celu weryfikacji funkcjonalności i wydajności
- Ustanawiaj mechanizmy kontroli jakości danych i procedury walidacji
- Współpracuj z zespołami międzyfunkcyjnymi, aby uzgadniać cele projektów, harmonogramy i rezultaty
- Monitoruj potoki danych i procesy robocze, aby utrzymywać ich wydajność, niezawodność i efektywność
- Wprowadzaj potrzebne usprawnienia
- Dokumentuj procesy związane z danymi, architekturę platformy i operacyjne procesy robocze
- Planuj i realizuj konfigurację oraz administrację platformą danych Databricks w wielu regionach
Wymagania
- Wykształcenie wyższe co najmniej na poziomie licencjackim w dziedzinie informatyki, analityki danych, technologii informacyjnych lub pokrewnej dyscyplinie
- Biegła znajomość języków Python i SQL
- Doświadczenie w modelowaniu danych i projektowaniu baz danych
- Co najmniej pięć lat profesjonalnego doświadczenia w inżynierii danych
- Dobra znajomość zasad ETL i ELT
- Doświadczenie w integrowaniu API i pozyskiwaniu danych z różnych źródeł
- Doświadczenie w funkcjonalnym i automatycznym testowaniu danych
- Znajomość skutecznych praktyk dokumentowania i zasad automatyzacji
- Znajomość Apache Spark
- Doświadczenie w pracy z AWS lub Azure
- Doświadczenie w integrowaniu AI w środowiskach testowych
- Umiejętność nadzorowania inżynierów QA i prowadzenia spotkań SCRUM
- Znajomość Databricks i Snowflake
Benefity
- Możliwości rozwoju zawodowego
- Angażujące projekty
- Wspierające przywództwo
- Integracyjna i pełna energii kultura pracy
- Elastyczne środowisko pracy
- Benefity i nagrody wspierające dobrostan
- Możliwość pracy zdalnej
- Współpraca w biurze, networking i możliwości rozwoju zawodowego
- Wsparcie w zakresie dostosowania miejsca pracy w razie potrzeby