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Data Engineer
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Über die Stelle
MIT WEM SIE ARBEITEN WERDEN
Das Data Platforms Team ist Teil der Insights and Data Global Practice und hat ein starkes Wachstum und anhaltenden Erfolg bei einer Vielzahl von Projekten und Sektoren verzeichnet. Data Platforms ist die Heimat der Data Engineers, Platform Engineers, Solutions Architects und Business Analysts, die sich auf die Gestaltung der digitalen und Datentransformationsreise unserer Kunden unter Verwendung moderner Cloud-Plattformen konzentrieren.
Wir spezialisieren uns auf die Nutzung der neuesten Frameworks, Referenzarchitekturen und Technologien unter Verwendung von AWS, Azure und GCP sowie verschiedener Datenplattformen wie Databricks, Snowflake, Quantexa, Palantir, SAS.
DIE ROLLE, DIE SIE IN ERWÄGUNG ZIEHEN
Als Data Engineer werden Sie ein integraler Bestandteil unseres Teams sein, das sich dem Aufbau skalierbarer und sicherer Datenplattformen widmet. Sie werden Ihre Expertise nutzen, um Data Warehouses, Data Lakehouses und KI/ML-Modelle zu entwerfen, zu entwickeln und zu implementieren, die unsere datengesteuerten Operationen befeuern.
WAS SIE MITBRINGEN
- Entwerfen und Erstellen von Hochleistungs-Datenpipelines: zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in Cloud Data Lake Storage und andere Cloud-Dienste.
- Entwickeln und Pflegen von sicheren Data Warehouses und Data Lakehouses: Implementieren von Datenmodellen, Datenqualitätsprüfungen und Governance-Praktiken, um zuverlässige und genaue Daten zu gewährleisten.
- Implementieren von ETL/ELT-Prozessen: Entwickeln von Extract, Transform, Load (ETL) oder Extract, Load, Transform (ELT) Workflows, um Daten nahtlos von Quellsystemen zu
- Data Warehouses, Data Lakes und Lake Houses unter Verwendung von Open Source und Cloud-Tools zu verschieben.
- Erstellen und Bereitstellen von KI/ML-Modellen: Integrieren von Machine Learning in Datenpipelines, unter Nutzung von ML zur Entwicklung prädiktiver Modelle und zur Gewinnung von Geschäftseinblicken.
- Überwachen und Optimieren von Datenpipelines und Infrastruktur: Analysieren von Leistungskennzahlen, Identifizieren von Engpässen und Implementieren von Optimierungen für Effizienz und Skalierbarkeit.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams: Enge Zusammenarbeit mit Business Analysts, Data Scientists und DevOps Engineers, um erfolgreiche Datenplattform-Implementierungen zu gewährleisten.
- Auf dem neuesten Stand bleiben: Kontinuierliches Lernen und Anpassen an die sich entwickelnde Landschaft von Big-Data-Technologien und Best Practices mit Fokus darauf, wie KI Sie bei Ihrer Lieferarbeit unterstützen kann.
Mindestanforderungen
- Mindestens 10+ Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer ähnlichen Rolle.
- Nachgewiesene Expertise in den unten aufgeführten Technologien sowie in der Entwicklung von Datenpipelines und fundiertes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Praktiken.
- Ausgezeichnete Problemlösungs- und Analysefähigkeiten sowie starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
Sicherheitsüberprüfung: Um erfolgreich für diese Stelle ausgewählt zu werden, müssen Sie berechtigt sein, eine Sicherheitsüberprüfung (SC) zu erhalten.
Um die SC-Überprüfung zu erhalten, muss der erfolgreiche Bewerber in den letzten 5 Jahren ununterbrochen im Vereinigten Königreich ansässig gewesen sein, zusammen mit anderen Kriterien und Anforderungen.
Einige Stellen sind aus Sicherheitsgründen auf britische Staatsangehörige beschränkt; daher werden Sie möglicherweise in Ihrem Bewerbungsprozess nach Ihrer Staatsangehörigkeit gefragt.
Wenn Ihnen diese Position erfolgreich angeboten wird, durchlaufen Sie eine Reihe von vorbeschäftigungsbezogenen Prüfungen, einschließlich: Identität, Staatsangehörigkeit (einfach oder doppelt) oder Einwanderungsstatus, Beschäftigungshistorie über 3 kontinuierliche Jahre, und eine Überprüfung auf nicht getilgte Vorstrafen (bekannt als Disclosure and Barring Service).
Zusätzlich zu diesen Kernkompetenzen sollten Sie über spezielle Erfahrung in einer oder mehreren der folgenden Technologien verfügen
Azure Databricks
- Entwerfen und Erstellen von Hochleistungs-Datenpipelines: Nutzung von Databricks und Apache Spark, um Daten in Azure Data Lake Storage und andere Azure Dienste zu extrahieren, transformieren und laden.
- Erfahrung mit Databricks ML und Azure ML zur Entwicklung prädiktiver Modelle und zur Gewinnung von Geschäftseinblicken.
- Nachgewiesene Expertise in Databricks, Apache Spark sowie in der Entwicklung von Datenpipelines und fundiertes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Praktiken.
- Erfahrung mit der Microsoft Azure Cloud-Plattform, einschließlich Azure Data Lake Storage, Databricks und Azure Data Factory.
- Azure Data Engineer Associate und Databricks Certified Data Engineer Professional
AWS
- Beherrschung von AWS Tools: Nachweisbare Erfahrung mit AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Amazon Cloudwatch, Amazon SNS und AWS Step Functions.
- Programmierkenntnisse: Starke Erfahrung mit modernen Programmiersprachen wie Python, Java, Scala & Pyspark.
- Expertise in Datenspeichertechnologien: Tiefgehende Kenntnisse von Data Warehouse, Datenbanktechnologien und Big-Data-Ökosystemtechnologien wie AWS Redshift, AWS RDS und Hadoop.
- Erfahrung mit AWS Data Lakes: Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit AWS Data Lakes auf AWS S3 zur Speicherung und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
WEITERE INFORMATIONEN
Während des gesamten Auswahlverfahrens werden Ihnen Fragen zu Ihrer Berechtigung für eine Sicherheitsüberprüfung gestellt, wie z. B. aber nicht beschränkt auf Wohnsitzland und Staatsangehörigkeit.
Hybrides Arbeiten: Die Orte, an denen Sie täglich arbeiten, variieren je nach Ihrer Rolle, Ihren Bedürfnissen und denen des Unternehmens; es wird eine Mischung aus Unternehmensbüros, Kundenstandorten und Ihrem Zuhause sein; wobei zu beachten ist, dass Sie nicht 100% der Zeit von zu Hause aus arbeiten können.
Was wir Ihnen bieten werden
Sie werden ermutigt, eine positive Work-Life-Balance zu pflegen. Unsere hybride Arbeitsweise bedeutet, dass wir hybrides Arbeiten in alles, was wir tun, integrieren und flexible Arbeitsregelungen zur täglichen Realität für unsere Mitarbeiter machen. Alle britischen Mitarbeiter haben Anspruch auf flexible Arbeitsregelungen.
Sie werden befähigt, zu erforschen, zu innovieren und sich weiterzuentwickeln. Sie profitieren von Capgeminis „Learning for Life“-Mentalität, was bedeutet, dass Sie unzählige Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten von Thinktanks bis hin zu Hackathons haben und Zugang zu 250,000 Kursen mit zahlreichen externen Zertifizierungen von AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, Cybersecurity-Qualifikationen und vielem mehr haben.
Warum wir anders sind
Bei Capgemini helfen wir Organisationen auf der ganzen Welt, agiler, wettbewerbsfähiger und erfolgreicher zu werden. Intelligente, maßgeschneiderte, oft bahnbrechende technische Lösungen für komplexe Probleme sind die Norm. Aber auch eine Kultur, die ebenso kollaborativ wie zukunftsorientiert ist. Wir arbeiten eng zusammen und mit unseren Kunden, um tief in die Unternehmen einzudringen und die Ziele zu verstehen. Das werden Sie auch.
Capgemini repräsentiert stolz fast 130 Nationalitäten und seine kulturelle Vielfalt. Unser ganzheitliches Verständnis von Vielfalt erstreckt sich über Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung, Behinderung, Ethnizität, Rasse, Alter und Religion hinaus.
Capgemini betrachtet Vielfalt als alles, was uns als Organisation ausmacht, einschließlich unseres sozialen Hintergrunds, unserer Lebenserfahrungen, unserer Kommunikationsstile und sogar unserer Persönlichkeit. Diese Dimensionen tragen zu der Art von Vielfalt bei, die wir am meisten schätzen: Vielfalt der Gedanken.
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