Brasilien
GFT Technologies SE
Marsh McLennan
Spezialist - Data Engineering
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
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Über die Stelle
Unternehmen: Marsh
Marsh (NYSE: MRSH) ist ein weltweit führendes Unternehmen in den Bereichen Risiko, Rückversicherung und Kapital, Personal und Investitionen sowie Managementberatung und berät Kunden in 130 Ländern. Mit einem Jahresumsatz von über 27 Milliarden US-Dollar und mehr als 95,000 Mitarbeitern hilft Marsh durch die Kraft der Perspektive, die Zuversicht zu stärken, um erfolgreich zu sein. Weitere Informationen finden Sie unter marsh.com oder folgen Sie uns auf LinkedIn und X.
Marsh engagiert sich für die Schaffung eines vielfältigen, integrativen und flexiblen Arbeitsumfelds. Wir streben danach, die besten Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten und die Vielfalt von Alter, Herkunft, Behinderung, ethnischer Zugehörigkeit, familiären Pflichten, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand, Nationalität, Elternstatus, persönlichem oder sozialem Status, politischer Zugehörigkeit, Rasse, Religion und Glauben, Geschlecht, sexueller Orientierung oder Ausdruck, Hautfarbe oder jeder anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft zu fördern.
Beschreibung: Wir suchen einen Senior Data Engineer, der ein Team unterstützt und eine Databricks Datenplattform erweitert und unternehmensweite Datenprodukte für ein globales Rückversicherungsgeschäft entwickelt.
Beispiele für das, was Sie entwickeln könnten, sind: IaC und CI/CD, um die Bereitstellung von Databricks Apps und Genie Spaces zu unterstützen; kuratierte Bronze-zu-Gold-Datensätze, die täglich von Analysten und KI-Agenten verwendet werden; Geo-/Raumdatenlösungen für die Katastrophenmodellierung; Pipelines, die Kunden-, Makler- und versicherungsmathematische Daten kombinieren, um Platzierungen, Verlängerungen und Beratungsarbeiten zu unterstützen; Erfassung von Anbieter- APIs und internen Datenplattformen; und strukturierte/unstrukturierte Datenkataloge, die es KI-Agenten ermöglichen, Geschäftsfragen mithilfe von Produktionsdaten genau zu beantworten.
Sie werden Pipelines unterstützen, die Analyse- und KI/ML-Anwendungsfälle ermöglichen; die Modellentwicklung ist jedoch nicht der Schwerpunkt dieser Rolle.
Was Sie erwarten können
- Ein schnelllebiges Umfeld mit realem Geschäftseinfluss und hoher Verantwortung.
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Geschäfts- und Technologiestakeholdern über verschiedene Regionen hinweg.
- Die Möglichkeit, skalierbare Datenprodukte und Plattformfunktionen zu gestalten, die im gesamten Unternehmen genutzt werden.
- Eine starke Engineering-Kultur, die sich auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und kontinuierliche Verbesserung konzentriert.
Wir zählen auf Sie, um
- Erstellung und Wartung von ETL/ELT-Pipelines, Ingestionsworkflows und Datenmodellen auf Databricks unter Verwendung von Python und SQL.
- Übersetzung von mehrdeutigen Geschäftsproblemen in praktische Datenprodukte mit klaren Erfolgskriterien.
- End-to-End-Verantwortung für Lösungen: Design, Bereitstellung, Überwachung, Wartung und iterative Verbesserung.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Geschäftsstakeholdern und technischen Teams zur Erzielung von Ergebnissen.
- Anwendung starker Engineering-Praktiken, einschließlich Tests, CI/CD, Code-Reviews, Dokumentation, Datenherkunft, Alarmierung, Beobachtbarkeit und Produktionsunterstützung.
- Treffen fundierter Kompromisse zwischen Leistung, Zuverlässigkeit, Kosten und Latenz – und deren klare Kommunikation.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten an Pipelines, die Analyse- und KI/ML-Anwendungsfälle unterstützen.
- Beitrag zu gemeinsamen Mustern, Werkzeugen und Zuverlässigkeitspraktiken in der Engineering-Community.
- Pragmatische Nutzung von KI-Tools zur Beschleunigung der Lieferung unter Validierung der Ergebnisse und Aufrechterhaltung der Rechenschaftspflicht.
Mindestanforderungen
Was Sie mitbringen müssen
- Solide Erfahrung im Data Engineering (oder eng verwandten Rollen) mit nachgewiesener Verantwortung auf Senior-Niveau.
- Nachgewiesene Erfahrung als technischer Eigentümer mindestens eines Produktionsdatenprodukts (entworfen, erstellt, bereitgestellt und betrieben für echte Stakeholder).
- Starke Kenntnisse in Python und SQL, Schreiben von produktionsreifem Code.
- Praktische Erfahrung mit Databricks.
- Erfahrung im Aufbau und der Wartung von CI/CD Pipelines.
- Fähigkeit zur direkten Zusammenarbeit mit Geschäftsstakeholdern, Leitung von Diskussionen, Klärung mehrdeutiger Anforderungen und proaktives Arbeiten mit minimaler Aufsicht.
- Professionelle Englischkenntnisse.
- Verfügbarkeit für hybrides Arbeiten (3 Tage/Woche im Büro).
- Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Fach (Informatik, Ingenieurwesen, Statistik, Mathematik oder ähnlich) oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Was Sie auszeichnen wird
- Beratungserfahrung.
- Erfahrung in der Versicherungs-, Rückversicherungs-, Finanzdienstleistungs- oder anderen komplexen datenreichen Domänen.
- Erfahrung mit Azure Data Factory, dbt oder ähnlichen Orchestrierungs-/Transformationstools.
- Erfahrung mit ARM-Vorlagen, Databricks Asset Bundles (DABs) oder anderen IaC-Ansätzen.
- Erfahrung in der Unterstützung von ML-gestützten Produkten in der Produktion; Vertrautheit mit MLOps-Konzepten.
- Erfahrung mit semi-strukturierten oder unstrukturierten Datenworkflows, einschließlich textlastiger oder KI-gestützter Anwendungsfälle.
- Praktische Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungs-Workflows in der Produktion.
- Erfahrung mit verteilter Datenverarbeitung im großen Maßstab.
Marsh setzt sich für hybrides Arbeiten ein, das die Flexibilität des Fernzugriffs sowie die Vorteile der Zusammenarbeit, Vernetzung und beruflichen Entwicklung durch die gemeinsame Arbeit im Büro umfasst. Alle Marsh-Mitarbeiter werden gebeten, mindestens drei Tage pro Woche in ihrem lokalen Büro oder vor Ort bei Kunden zu arbeiten. Büroteams werden mindestens einen „Anker-Tag“ pro Woche festlegen, an dem ihr gesamtes Team persönlich zusammenkommt.
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