Marsh McLennan
Marsh McLennan
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