A Marsh McLennan é uma empresa global de serviços profissionais que atua nas áreas de riscos, estratégia e serviços de consultoria relacionados a pessoas. Seus negócios incluem a Marsh, que oferece corretagem de seguros e gestão de riscos; a Guy Carpenter, focada em resseguros e estratégias de capital; a Mercer, que atende clientes em consultoria de saúde, patrimônio e carreira; e a Oliver Wyman, especializada em consultoria estratégica, econômica e de marca. Com mais de 85.000 funcionários em todo o mundo, a Marsh McLennan reúne conhecimentos em finanças, consultoria, marketing e serviços profissionais relacionados. Seu cenário de contratação abrange funções de apoio à consultoria para clientes, análise de riscos, estratégia empresarial, consultoria e equipes operacionais de seus quatro negócios.
Analista de Engenharia de Dados (Híbrido) - Louisville, Kentucky
Crie plataformas de dados no Databricks e pipelines de ETL para apoiar os negócios globais de riscos e consultoria da Marsh. Esta função híbrida em Louisville enfatiza a qualidade dos dados, os testes e a operação confiável dos fluxos de trabalho.
Descrição
- Colaborar com as partes interessadas para definir as necessidades de dados e convertê-las em especificações técnicas práticas
- Criar e implementar pipelines de dados e fluxos de trabalho de ETL
- Realizar testes unitários abrangentes para verificar a funcionalidade e o desempenho
- Estabelecer controles de qualidade de dados e procedimentos de validação
- Trabalhar com equipes multifuncionais para alinhar os objetivos, cronogramas e entregas dos projetos
- Monitorar pipelines de dados e fluxos de trabalho para manter o desempenho, a confiabilidade e a eficiência
- Aplicar melhorias quando necessário
- Documentar processos de dados, a arquitetura da plataforma e os fluxos de trabalho operacionais
- Planejar e realizar a configuração e a administração de uma plataforma de dados Databricks em várias regiões
Requisitos
- Bacharelado em ciência da computação, ciência de dados, tecnologia da informação ou área relacionada
- Proficiência em Python e SQL
- Experiência em modelagem de dados e projeto de bancos de dados
- Pelo menos cinco anos de experiência profissional em engenharia de dados
- Amplo conhecimento dos princípios de ETL e ELT
- Experiência na integração de APIs e na ingestão de dados de diversas fontes
- Experiência com testes funcionais e automatizados de dados
- Conhecimento de práticas eficazes de documentação e princípios de automação
- Familiaridade com Apache Spark
- Experiência trabalhando com AWS ou Azure
- Experiência na integração de IA em ambientes de teste
- Capacidade de supervisionar engenheiros de QA e facilitar reuniões SCRUM
- Familiaridade com Databricks e Snowflake
Benefícios
- Oportunidades de crescimento profissional
- Projetos envolventes
- Liderança que oferece apoio
- Cultura de trabalho inclusiva e dinâmica
- Ambiente de trabalho flexível
- Benefícios e recompensas desenvolvidos para apoiar o bem-estar
- Opção de trabalhar remotamente
- Colaboração no escritório, networking e oportunidades de desenvolvimento profissional
- Suporte para adaptações no local de trabalho quando necessário