
Marsh McLennan — глобальна компанія професійних послуг, що працює у сфері управління ризиками, стратегії та консультування з питань, пов’язаних із персоналом. До її складу входять Marsh, яка надає послуги страхового брокериджу та управління ризиками; Guy Carpenter, що спеціалізується на перестрахуванні та стратегіях залучення капіталу; Mercer, яка консультує клієнтів у питаннях здоров’я, добробуту та кар’єри; і Oliver Wyman, що працює у сфері стратегії, економіки та брендингу. У компанії по всьому світу працює понад 85 000 співробітників, які об’єднують експертизу у фінансах, консалтингу, маркетингу та суміжних професійних послугах. Вакансії Marsh McLennan охоплюють посади у сфері консультування клієнтів, аналізу ризиків, бізнес-стратегії, консалтингу та операційної підтримки в усіх чотирьох напрямах бізнесу.
Аналітик з інженерії даних (гібридний формат) — Луїсвілл, Кентуккі
Створюйте платформи даних і ETL-конвеєри Databricks для глобального бізнесу Marsh у сфері управління ризиками та консалтингу. Гібридна робота в Луїсвіллі передбачає особливу увагу до якості даних, тестування та надійної роботи процесів.
Опис
- Співпрацюйте із зацікавленими сторонами, щоб визначати потреби в даних і перетворювати їх на конкретні технічні специфікації
- Створюйте та впроваджуйте конвеєри даних і ETL-процеси
- Проводьте комплексне модульне тестування для перевірки функціональності та продуктивності
- Запроваджуйте засоби контролю якості даних і процедури перевірки
- Працюйте з кросфункціональними командами, узгоджуючи цілі проєктів, графіки та результати
- Відстежуйте конвеєри даних і робочі процеси для підтримання продуктивності, надійності та ефективності
- Впроваджуйте необхідні покращення
- Документуйте процеси роботи з даними, архітектуру платформи та операційні робочі процеси
- Плануйте й забезпечуйте розгортання та адміністрування платформи даних Databricks у кількох регіонах
Вимоги
- Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, науки про дані, інформаційних технологій або суміжної дисципліни
- Впевнене володіння Python і SQL
- Досвід моделювання даних і проєктування баз даних
- Щонайменше п’ять років професійного досвіду в інженерії даних
- Глибоке знання принципів ETL та ELT
- Досвід інтеграції API та отримання даних із різних джерел
- Досвід функціонального й автоматизованого тестування даних
- Знання ефективних практик документування та принципів автоматизації
- Знайомство з Apache Spark
- Досвід роботи з AWS або Azure
- Досвід інтеграції ШІ в тестові середовища
- Здатність керувати інженерами з контролю якості та проводити зустрічі SCRUM
- Знайомство з Databricks і Snowflake
Переваги
- Можливості професійного розвитку
- Цікаві проєкти
- Підтримувальне керівництво
- Інклюзивна та енергійна культура робочого середовища
- Гнучкий формат роботи
- Пільги та винагороди для підтримки добробуту
- Можливість працювати дистанційно
- Офісна співпраця, нетворкінг і можливості професійного розвитку
- Підтримка адаптацій робочого місця за потреби