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Trinetix
Databricks Entwickler
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Python
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Über die Stelle
Trinetix sucht einen erfahrenen Databricks Entwickler mit fundierten Kenntnissen in Apache Spark, Python und modernen Data-Engineering-Praktiken. Diese Rolle umfasst das Design, die Entwicklung und die Wartung skalierbarer Datenaufnahme-, Transformations- und Analyse-Pipelines unter Verwendung von Databricks und verwandten Technologien. Der ideale Kandidat ist analytisch, detailorientiert und erfahren im Umgang mit großen Datenmengen, Leistungsoptimierung und zuverlässigen Datenverarbeitungslösungen.
Anforderungen
- 5+ Jahre praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Fundierte Kenntnisse in Apache Spark, einschließlich praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von Lösungen auf Databricks
- Fortgeschrittene Python- und Data-Engineering-Kenntnisse, einschließlich umfassender Erfahrung mit PySpark, Pandas und verwandten Bibliotheken
- Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von Unit-Tests für Databricks-Workloads
- Solides Verständnis von spaltenbasierten Speicherformaten wie Parquet
- Praktische Erfahrung mit Delta Lake und Delta Tables
- Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit kleinen bis großen Datenmengen, einschließlich Performance-Tuning und -Optimierung
- Erfahrung im Aufbau von Datenaufnahme-, Transformations- und Analyse-Pipelines
- Praktische Erfahrung mit Databricks Workflows
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz mit hoher Detailgenauigkeit
- Konversationsfähiges Englisch – Niveau B2 oder höher
- Konversationsfähiges Ukrainisch
Nice-to-haves
- Vertrautheit mit Databricks DevOps Praktiken
- Erfahrung mit CI/CD Prozessen für Data-Engineering-Workloads
- Verständnis des Softwareentwicklungszyklus und von Best Practices im Engineering
- Erfahrung im Umgang mit verteilten Datenverarbeitungsumgebungen
- Erfahrung in der Arbeit in funktionsübergreifenden, verteilten Teams
- Vertrautheit mit unternehmensweiten Datenplattformen und großen Datenumgebungen
Kernverantwortlichkeiten
- Design, Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenaufnahme-, Transformations- und Analyse-Pipelines unter Verwendung von Databricks
- Entwicklung von Datenverarbeitungslösungen mit Apache Spark und PySpark
- Arbeit mit großen Datensätzen und Implementierung von Performance-Tuning- und Optimierungsstrategien
- Design und Wartung von Delta Lake / Delta Table-Lösungen zur Unterstützung zuverlässiger und skalierbarer Datenverarbeitung
- Entwicklung und Wartung von Unit-Tests zur Sicherstellung der Qualität und Zuverlässigkeit von Databricks-Workloads
- Implementierung und Verwaltung von Databricks Workflows für Datenverarbeitung und Pipeline-Orchestrierung
- Arbeit mit spaltenbasierten Speicherformaten wie Parquet und Optimierung von Datenverarbeitungs- und Speicherlösungen
- Analyse von Geschäfts- und technischen Anforderungen und deren Umsetzung in effektive Data-Engineering-Lösungen
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um sicherzustellen, dass Daten-Pipelines und Lösungen den technischen und geschäftlichen Anforderungen entsprechen
- Anwendung von Best Practices im Data Engineering und in der Softwareentwicklung zur Bereitstellung von wartbaren, skalierbaren und zuverlässigen Lösungen
Über uns
Gegründet im Jahr 2011, ist Trinetix ein dynamischer Tech-Dienstleister, der Unternehmenskunden weltweit unterstützt.
Mit Hauptsitz in Nashville, Tennessee, verfügen wir über ein globales Team von über 1,000 Fachleuten und Delivery Center in Europa, den Vereinigten Staaten und Argentinien. Wir arbeiten mit führenden globalen Marken zusammen und liefern innovative digitale Lösungen in den Bereichen Fintech, Professional Services, Logistik, Gesundheitswesen und Landwirtschaft.
Unsere Geschäftstätigkeit wird von einer starken Unternehmensvision, einer mitarbeiterorientierten Kultur und dem Engagement für verantwortungsvolles Wachstum angetrieben. Wir engagieren uns aktiv für die Gemeinschaft durch verschiedene CSR-Aktivitäten und halten uns an internationale Prinzipien für nachhaltige Entwicklung und Geschäftsethik.
Um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihre persönlichen Daten sammeln, verarbeiten und speichern, lesen Sie bitte unsere Datenschutzerklärung: trinetix.com/corporate-policies/privacy-notice
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