Marsh McLennan
Marsh McLennan
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.

Gerente de Engenharia de Dados - Pune (Híbrido)

Lidere iniciativas de engenharia de dados para os negócios globais de riscos e consultoria da Marsh McLennan. Desenvolva soluções escaláveis em Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake e Lakehouse para análises governadas.

Descrição

  • Projetar e entregar pipelines escaláveis na plataforma Databricks Lakehouse
  • Criar e manter produtos de dados baseados na Arquitetura Medallion
  • Desenvolver pipelines para ingestão, transformação e consumo de dados
  • Criar conjuntos de dados da camada Gold prontos para o negócio, relatórios e análises
  • Gerenciar tabelas Delta Lake e ativos de dados relacionados
  • Implementar processamento incremental com padrões Merge, Upsert e CDC
  • Melhorar o desempenho das tabelas Delta por meio de particionamento, compactação e ajustes
  • Avaliar fluxos de dados e SQL legados e convertê-los em pipelines PySpark eficientes
  • Registrar regras de transformação e estratégias de migração
  • Desenvolver aplicações PySpark escaláveis no Databricks
  • Criar estruturas e componentes de engenharia reutilizáveis
  • Ajustar cargas de trabalho do Spark e revisar planos de execução
  • Estabelecer verificações de qualidade de dados, procedimentos de reconciliação e estruturas de validação
  • Escrever SQL complexo, procedimentos armazenados e lógica de transformação eficiente
  • Usar SQL para análise de dados, criação de perfis e resolução de problemas
  • Melhorar o desempenho das consultas e os modelos de dados para conjuntos de dados em grande escala
  • Dar suporte a linhagem, metadados, governança, CI/CD e automação de implantação
  • Colaborar com arquitetos de dados, partes interessadas do negócio, analistas e equipes de plataforma

Requisitos

  • Experiência prática comprovada em engenharia de dados com Databricks e Spark
  • Experiência aplicando a Arquitetura Medallion nas camadas Bronze, Silver e Gold
  • Experiência projetando e operando soluções Delta Lake
  • Sólido entendimento dos conceitos de Arquitetura Lakehouse
  • Experiência desenvolvendo pipelines escaláveis para plataformas de análise empresarial
  • Conhecimento de práticas de qualidade, linhagem, governança e observabilidade de dados
  • Experiência com Informatica é considerada um diferencial
  • Experiência em engenharia de nuvem, preferencialmente com AWS
  • Experiência prática em Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Arquitetura Medallion, modelagem de dados e processamento distribuído em escala

Benefícios

  • Oportunidades de crescimento e desenvolvimento profissional
  • Trabalho envolvente com liderança que oferece suporte
  • Cultura de trabalho inclusiva e dinâmica
  • Ambiente de trabalho flexível
  • Múltiplos caminhos de desenvolvimento de carreira
  • Benefícios e recompensas focados no bem-estar dos funcionários
  • Opção de trabalhar remotamente
  • Colaboração no escritório, construção de relacionamentos e oportunidades de desenvolvimento profissional

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