
Marsh McLennan — глобальная компания профессиональных услуг, работающая в сфере управления рисками, стратегии и консультаций по вопросам, связанным с персоналом. В её состав входят Marsh, предоставляющая услуги страхового брокериджа и управления рисками; Guy Carpenter, специализирующаяся на перестраховании и стратегиях привлечения капитала; Mercer, консультирующая клиентов по вопросам здоровья, благосостояния и карьеры; и Oliver Wyman, работающая в области стратегии, экономики и брендинга. В компании по всему миру работает более 85 000 сотрудников, объединяющих экспертизу в сфере финансов, консалтинга, маркетинга и смежных профессиональных услуг. Вакансии Marsh McLennan охватывают должности в сфере консультирования клиентов, анализа рисков, бизнес-стратегии, консалтинга и операционной поддержки во всех четырёх направлениях бизнеса.
Аналитик по инженерии данных (гибридный формат) — Луисвилл, Кентукки
Создавайте платформы данных и ETL-конвейеры Databricks для глобального бизнеса Marsh в сфере управления рисками и консалтинга. Гибридная работа в Луисвилле предполагает особое внимание к качеству данных, тестированию и надежной эксплуатации рабочих процессов.
Описание
- Взаимодействуйте с заинтересованными сторонами, чтобы определить потребности в данных и преобразовать их в конкретные технические спецификации
- Создавайте и внедряйте конвейеры данных и ETL-процессы
- Проводите комплексное модульное тестирование для проверки функциональности и производительности
- Внедряйте средства контроля качества данных и процедуры валидации
- Работайте с межфункциональными командами, согласовывая цели проектов, графики и результаты
- Отслеживайте конвейеры данных и рабочие процессы для поддержания производительности, надежности и эффективности
- Вносите необходимые улучшения
- Документируйте процессы работы с данными, архитектуру платформ и операционные рабочие процессы
- Планируйте и обеспечивайте развертывание и администрирование платформы данных Databricks в нескольких регионах
Требования
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, анализа данных, информационных технологий или смежной дисциплины
- Уверенное владение Python и SQL
- Опыт моделирования данных и проектирования баз данных
- Не менее пяти лет профессионального опыта в инженерии данных
- Глубокое знание принципов ETL и ELT
- Опыт интеграции API и загрузки данных из различных источников
- Опыт функционального и автоматизированного тестирования данных
- Знание эффективных практик документирования и принципов автоматизации
- Знакомство с Apache Spark
- Опыт работы с AWS или Azure
- Опыт интеграции ИИ в тестовые среды
- Способность руководить инженерами по контролю качества и проводить встречи SCRUM
- Знакомство с Databricks и Snowflake
Преимущества
- Возможности профессионального роста
- Интересные проекты
- Поддерживающее руководство
- Инклюзивная и динамичная корпоративная культура
- Гибкие условия работы
- Льготы и вознаграждения, направленные на поддержание благополучия
- Возможность удаленной работы
- Сотрудничество в офисе, нетворкинг и возможности профессионального развития
- Поддержка адаптаций рабочего места при необходимости