Sedona Digital
Sedona Digital
Sedona Digital là công ty tư vấn công nghệ vận hành theo quy trình, phục vụ các tổ chức trong những lĩnh vực như y tế và logistics. Phạm vi công việc của công ty bao gồm chiến lược công nghệ, kiến trúc và kỹ thuật dữ liệu, AI và phân tích dự đoán, phát triển sản phẩm phần mềm, hiện đại hóa ứng dụng, chuyển đổi lên đám mây, dịch vụ Azure được quản lý, DevOps và CI/CD. Công ty cũng hỗ trợ bảo mật đám mây, vận hành SOC được quản lý và tuân thủ liên tục, giúp các doanh nghiệp xây dựng, vận hành và bảo vệ môi trường công nghệ dựa trên dữ liệu, ưu tiên nền tảng đám mây.

Kỹ sư dữ liệu cấp cao, làm việc từ xa tại Romania | Sedona Digital

Xây dựng và hỗ trợ nền tảng dữ liệu PySpark, SQL và Databricks cho khách hàng trong lĩnh vực bảo hiểm của Sedona Digital. Phát triển quy trình dữ liệu, đối soát, chất lượng dữ liệu và giải pháp dữ liệu đám mây.

Mô tả

  • Đánh giá và xây dựng lại các quy trình nạp dữ liệu vận hành và dữ liệu từ hệ thống nguồn.
  • Thiết kế ánh xạ dữ liệu, dòng dữ liệu, quan hệ phụ thuộc và kế hoạch chuyển đổi, chuyển giao có kiểm soát.
  • Tạo và duy trì các quy trình đối soát dữ liệu chi tiết.
  • Cải thiện khả năng xử lý dữ liệu bằng PySpark, phân cấp và tổng hợp dữ liệu.
  • Bổ sung kiểm thử, quản lý phiên bản, siêu dữ liệu, khả năng quan sát và kiểm soát triển khai.
  • Phối hợp với chuyên gia nghiệp vụ và kỹ thuật để cải thiện mức độ bao phủ dữ liệu.
  • Đánh giá các lựa chọn xây dựng quy trình dữ liệu trên GCP và hỗ trợ triển khai.
  • Tìm hiểu cách lấy trực tiếp ánh xạ và dữ liệu tham chiếu từ các hệ thống như Microsoft Dynamics 365.
  • Hỗ trợ thay đổi phân cấp báo cáo và logic lọc, bao gồm đánh giá tác động, kiểm thử và đối soát.
  • Tạo và duy trì các bước kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động, hoạt động giám sát và kiểm soát vận hành.
  • Hỗ trợ các nhóm áp dụng năng lực báo cáo và dữ liệu tập trung.
  • Chuẩn bị tài liệu kỹ thuật, hồ sơ quyết định, bằng chứng đối soát, giải thích chênh lệch và tài liệu bàn giao.
  • Triển khai công việc qua danh sách tồn đọng được ưu tiên và các đợt phát triển ngắn theo từng bước cùng kỹ sư và các bên liên quan.

Yêu cầu

  • Có ít nhất năm năm kinh nghiệm chuyên môn về kỹ thuật dữ liệu hoặc vị trí liên quan chặt chẽ đến dữ liệu, bao gồm kinh nghiệm thực hành đáng kể trong việc xây dựng và hỗ trợ các giải pháp dữ liệu trên môi trường sản xuất.
  • Có kinh nghiệm thực tế vững chắc với PySpark, SQL và Databricks, bao gồm phát triển và hỗ trợ các quy trình dữ liệu đạt chuẩn môi trường sản xuất.
  • Có kinh nghiệm thực hành với các công nghệ và quy trình dữ liệu trên GCP.
  • Có kinh nghiệm kiểm thử, tối ưu hóa quy trình dữ liệu và hỗ trợ vận hành các quy trình này.
  • Có kinh nghiệm vững chắc trong mô hình hóa dữ liệu thứ nguyên, dữ liệu chủ/dữ liệu tham chiếu hoặc dữ liệu phân cấp.
  • Có kinh nghiệm triển khai đối sánh thực thể phức tạp, ánh xạ dữ liệu và logic tổng hợp với khả năng truy xuất phù hợp.
  • Có kinh nghiệm thực tế triển khai các bước kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động và quy trình đối soát.
  • Có kinh nghiệm về khả năng quan sát, lịch sử kiểm toán, quản lý phiên bản và CI/CD trong các giải pháp kỹ thuật dữ liệu.
  • Có kinh nghiệm đánh giá dữ liệu hệ thống nguồn và lập tài liệu về hợp đồng dữ liệu, ánh xạ, dòng dữ liệu và quan hệ phụ thuộc.
  • Có kinh nghiệm quản lý quá trình chuyển đổi quy trình hoặc nền tảng dữ liệu có kiểm soát.
  • Có khả năng điều tra vấn đề dữ liệu và giải thích rõ ràng chênh lệch về giá trị, số lượng bản ghi, ánh xạ và kết quả phân cấp.
  • Có khả năng làm việc trực tiếp với các nhóm nền tảng, chuyên viên phân tích và chuyên gia nghiệp vụ, chuyển các nhu cầu báo cáo và ánh xạ chưa rõ ràng thành giải pháp kỹ thuật đã được kiểm thử.
  • Có kỹ năng giao tiếp tốt và khả năng chuẩn bị tài liệu kỹ thuật ngắn gọn, hồ sơ quyết định, giải thích chênh lệch và tài liệu bàn giao.
  • Có khả năng chủ động làm việc và thích ứng với môi trường phối hợp triển khai theo từng bước.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm trong lĩnh vực bảo hiểm, thị trường bảo hiểm London, tái bảo hiểm, môi giới, phân phối hoặc môi trường dữ liệu cấp hợp đồng bảo hiểm.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm tích hợp Microsoft Dynamics 365 hoặc các hệ thống nguồn vận hành tương tự.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm với Power BI, bao gồm mô hình ngữ nghĩa và các thành phần phụ thuộc của báo cáo.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm với Slowly Changing Dimensions (SCD) và quản lý phân cấp lịch sử.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm hỗ trợ các giải pháp dữ liệu chủ/dữ liệu tham chiếu, đối sánh thực thể và phân cấp phức tạp.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm điều tra dữ liệu lịch sử và sai lệch trong báo cáo.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu, chuyển đổi hệ thống nguồn hoặc thay đổi nền tảng có kiểm soát.
  • Ưu tiên: Có kinh nghiệm trong các nhóm Agile phân tán và phối hợp với các bên liên quan về nghiệp vụ, kỹ thuật tại Vương quốc Anh.

Việc làm liên quan

Sigma Software Group

Kỹ sư dữ liệu cấp cao, chuyển đổi sang Databricks

Sigma Software Group
1.001 – 5.000 Nhân viên
Chăm sóc sức khỏeÔ tôTư vấn

Chuyển nền tảng phân tích bán lẻ quy mô doanh nghiệp từ BigQuery sang Databricks Lakehouse. Xây dựng pipeline PySpark mở rộng, kiến trúc medallion và nền tảng dữ liệu đám mây được quản trị.

Mở
Intetics

Kiến trúc sư dữ liệu cấp cao (nói tiếng Pháp)

Intetics

Định hình kiến trúc dữ liệu có khả năng mở rộng và nền tảng SQL Server cho Intetics. Vai trò bao gồm quản trị dữ liệu, tích hợp REST và kiểm thử triển khai.

Mở
Intetics

Kỹ sư dữ liệu ML, làm việc từ xa tại Romania

Intetics

Xây dựng hạ tầng dữ liệu thời gian thực, đồ thị và chuỗi thời gian phục vụ phân tích hiệu suất vận động viên. Hỗ trợ đánh giá học máy và các hệ thống AI cho khách hàng của Intetics tại Hoa Kỳ.

Mở
Emerging Travel Group

Kỹ sư SRE nền tảng dữ liệu và khả năng quan sát

Emerging Travel Group

Xây dựng khả năng quan sát cho Trino, Kubernetes, cơ sở dữ liệu, Hadoop và Apache Ozone. Cải thiện chỉ số DORA, bảng điều khiển dịch vụ và cảnh báo sự cố chủ động.

Mở
Emerging Travel Group

Kỹ sư Hạ tầng Dữ liệu lớn Từ xa

Emerging Travel Group

Dẫn dắt hạ tầng dữ liệu lớn cho một nền tảng quốc tế, bao gồm HDFS, lưu trữ đối tượng và Iceberg. Định hình kiến trúc nền tảng, hạn mức, danh mục, giám sát và độ tin cậy vận hành.

Mở