Vereinigte Staaten
Roku
WatchGuard Technologies, Inc.
Senior Data Engineer
Vereinigte Staaten
Miami, Florida, United States
PythonSQLTerraform
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Über die Stelle
Wir suchen einen Senior Data Engineer, der unser wachsendes Data Platform Team verstärkt. Sie sind verantwortlich für das Design, die Erstellung und die Zuverlässigkeit unseres Cloud-nativen Data Lakehouse – von der Rohdatenerfassung bis zu Analytics-fähigen Gold-Tabellen. Sie arbeiten eng mit Data Analysts, Analytics Engineers und Produkt-Stakeholdern zusammen, um vertrauenswürdige Daten schnell bereitzustellen und gleichzeitig Datenqualität und Observability als Kernanliegen zu fördern.
Diese Rolle liegt an der Schnittstelle von Data Engineering und Platform Engineering – Sie sollten in Architekturen denken, nicht nur in Pipelines.
Was Sie tun werden
Data Platform & Pipeline Engineering
- ▸ Entwerfen, Erstellen und Warten skalierbarer ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory (ADF) und Apache Airflow, die strukturierte und semi-strukturierte Daten über die Medallion-Architektur (Bronze → Silver → Gold) verarbeiten.
- ▸ Implementieren von inkrementellen Lademustern, Change Data Capture (CDC) und ereignisgesteuerter Erfassung, um die Aktualität der Daten auf der gesamten Plattform sicherzustellen.
- ▸ Erstellen und Optimieren von Snowflake Data Warehouse-Objekten – Tabellen, Views, dynamische Tabellen, Streams, Tasks und Stored Procedures – für Leistung und Kosteneffizienz.
- ▸ Entwickeln modularer, getesteter dbt-Modelle, die an jede Medallion-Schicht angepasst sind, und Durchsetzen konsistenter Namenskonventionen, Dokumentation und Lineage über alle Transformationen hinweg.
Datenqualität & Observability
- ▸ Integrieren automatisierter Datenvalidierungen auf jeder Medallion-Schicht mit Elementary (dbt's Observability Layer), um Anomalieerkennung, Aktualitätsprüfungen und Schema-Drift-Warnungen sicherzustellen, bevor Daten die Konsumenten erreichen.
- ▸ Definieren und Durchsetzen von Datenverträgen zwischen Produzenten und Konsumenten – Zeilenzählungsprüfungen, Schwellenwerte für Null-Raten, referentielle Integrität und Validierung von Wertebereichen.
- ▸ Erstellen und Warten von Data Quality Dashboards, um Engineering- und Business-Stakeholdern Echtzeit-Vertrauen in den Plattformzustand zu geben.
Azure Cloud-Infrastruktur
- ▸ Verwalten und Optimieren von Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) – Ordnerstrukturen, Lebenszyklusrichtlinien, Zugriffsebenen und Partitionierungsstrategien.
- ▸ Erstellen und Warten von Azure Functions und Azure Logic Apps für leichtgewichtige ereignisgesteuerte Verarbeitung, Orchestrierungstrigger und operative Automatisierung.
- ▸ Sicheres Verwalten von Secrets, Anmeldeinformationen und umgebungsspezifischen Konfigurationen mit Azure Key Vault – keine hartcodierten Anmeldeinformationen in Pipelines oder Code.
- ▸ Beitrag zu Infrastructure-as-Code-Praktiken für die Bereitstellung von Azure Datendiensten (Terraform oder Bicep bevorzugt).
Zusammenarbeit & Lieferung
- ▸ Übersetzen von unklaren Geschäftsanforderungen in gut definierte Datenmodelle und Pipeline-Designs, Zusammenarbeit mit Analysten und Stakeholdern zur Validierung von Annahmen vor der Erstellung.
- ▸ Teilnahme an Code-Reviews, Durchsetzung von Standards und Mentoring von Junior-Entwicklern in Data Engineering Best Practices.
- ▸ Unterstützung der CI/CD-Adoption für die Bereitstellung von Pipelines und dbt-Modellen in Dev / Test / Prod-Umgebungen.
Was wir suchen
Muss-Kriterien
- ▸ Snowflake: Snowflake – Fortgeschrittene SQL – Window Functions, CTEs, rekursive Abfragen, Query Profiling – Snowflake-native Features: Streams, Tasks, Snowpipe, Dynamic Tables, Row-Level Security – Tuning von Virtual Warehouses und Optimierung der Credit-Kosten
- ▸ dbt + Elementary: dbt + Elementary – Schreiben, Testen und Dokumentieren von Produktions-dbt-Modellen – Elementary-Integration für Daten-Observability und Anomalieerkennung – dbt inkrementelle Strategien, Snapshots und Semantic Layer
- ▸ Azure Cloud: Azure Cloud – Azure Data Factory – Pipeline-Erstellung, Trigger, Parametrisierung, Linked Services – ADLS Gen2 – Zonen-/Ordnerdesign, Lebenszyklusmanagement, Parquet/Delta-Partitionierung – Azure Key Vault – Secret Management, Managed Identities – Azure Functions / Logic Apps – ereignisgesteuerte Trigger und leichte Automatisierung
- ▸ Airflow: Airflow – DAG-Erstellung, Task-Abhängigkeiten, XCom, Sensoren und Connection Management – Airflow-Bereitstellung und -Überwachung in Cloud-gehosteten Umgebungen
- ▸ Python: Python – Data Pipeline Scripting, PySpark-Grundlagen, REST API-Integration – Unit-Tests für Pipeline-Logik und Transformationsfunktionen
- ▸ Datenqualität & Medallion-Architektur: Medallion Architecture: – Praktische Erfahrung mit der Implementierung der Bronze / Silver / Gold Medallion-Architektur – Datenvalidierungsprüfungen auf jeder Ebene – nicht nur auf der finalen Gold-Ebene – Umgang mit Schema-Evolution und Verwaltung von SCD Type 2 Dimensionen
- ▸ 4+ Jahre professionelle Erfahrung im Data Engineering mit mindestens 2 Jahren auf Azure Cloud-Datenplattformen.
Was wir suchen
Muss-Kriterien
- ▸ Snowflake: Snowflake – Fortgeschrittene SQL – Window Functions, CTEs, rekursive Abfragen, Query Profiling – Snowflake-native Features: Streams, Tasks, Snowpipe, Dynamic Tables, Row-Level Security – Tuning von Virtual Warehouses und Optimierung der Credit-Kosten
- ▸ dbt + Elementary: dbt + Elementary – Schreiben, Testen und Dokumentieren von Produktions-dbt-Modellen – Elementary-Integration für Daten-Observability und Anomalieerkennung – dbt inkrementelle Strategien, Snapshots und Semantic Layer
- ▸ Azure Cloud: Azure Cloud – Azure Data Factory – Pipeline-Erstellung, Trigger, Parametrisierung, Linked Services – ADLS Gen2 – Zonen-/Ordnerdesign, Lebenszyklusmanagement, Parquet/Delta-Partitionierung – Azure Key Vault – Secret Management, Managed Identities – Azure Functions / Logic Apps – ereignisgesteuerte Trigger und leichte Automatisierung
- ▸ Airflow: Airflow – DAG-Erstellung, Task-Abhängigkeiten, XCom, Sensoren und Connection Management – Airflow-Bereitstellung und -Überwachung in Cloud-gehosteten Umgebungen
- ▸ Python: Python – Data Pipeline Scripting, PySpark-Grundlagen, REST API-Integration – Unit-Tests für Pipeline-Logik und Transformationsfunktionen
- ▸ Datenqualität & Medallion-Architektur: Medallion Architecture: – Praktische Erfahrung mit der Implementierung der Bronze / Silver / Gold Medallion-Architektur – Datenvalidierungsprüfungen auf jeder Ebene – nicht nur auf der finalen Gold-Ebene – Umgang mit Schema-Evolution und Verwaltung von SCD Type 2 Dimensionen
- ▸ 4+ Jahre professionelle Erfahrung im Data Engineering mit mindestens 2 Jahren auf Azure Cloud-Datenplattformen.
Nice-to-Have
- ▸ Erfahrung mit Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer oder Boomi Data Hub für KI-gestützte Datenanreicherung innerhalb von Pipeline-Schichten.
- ▸ Erfahrung mit der Integration von LLM-basierten Qualitätsprüfungen oder KI-gestützter Anomalieerkennung in Datenworkflows.
- ▸ Vertrautheit mit Microsoft Fabric und OneLake als ergänzende oder zukünftige Plattform.
- ▸ Kenntnisse über Data Mesh oder Data Product Thinking und deren Zuordnung zur Verantwortlichkeit für Medallion-Schichten.
- ▸ Erfahrung mit Terraform oder Bicep für die Bereitstellung von Azure Infrastruktur.
Nice-to-Have
- ▸ Erfahrung mit Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer oder Boomi Data Hub für KI-gestützte Datenanreicherung innerhalb von Pipeline-Schichten.
- ▸ Erfahrung mit der Integration von LLM-basierten Qualitätsprüfungen oder KI-gestützter Anomalieerkennung in Datenworkflows.
- ▸ Vertrautheit mit Microsoft Fabric und OneLake als ergänzende oder zukünftige Plattform.
- ▸ Kenntnisse über Data Mesh oder Data Product Thinking und deren Zuordnung zur Verantwortlichkeit für Medallion-Schichten.
- ▸ Erfahrung mit Terraform oder Bicep für die Bereitstellung von Azure Infrastruktur.
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WatchGuard ist ein weltweit führendes Unternehmen in den Bereichen Netzwerksicherheit und -intelligenz, fortschrittlicher Endpunktschutz, Multi-Faktor-Authentifizierung und sicheres WLAN. Unsere preisgekrönten Produkte und Dienstleistungen werden weltweit von mehr als 18.000 Sicherheitsresellern und Service Providern genutzt, um mehr als 250.000 Kunden zu schützen. Unsere Technologie hält unsere Kunden auf dem neuesten Stand im Kampf gegen immer ausgefeiltere Hacker und hat WatchGuard zu Rekordumsätzen verholfen.
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WatchGuard verpflichtet sich, qualifizierten Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen bei unseren Bewerbungsverfahren zu treffen. Bitte teilen Sie uns mit, wenn Sie Unterstützung oder Vorkehrungen aufgrund einer Behinderung benötigen.
Vergütung
Die Gehaltsspanne für Vollzeitbeschäftigte liegt zwischen 140.000 und 150.000 US-Dollar pro Jahr, exklusive der Sozialleistungen. Ihr Grundgehalt wird anhand Ihrer individuellen Fähigkeiten, Ausbildung und Erfahrung festgelegt. Eine Einstellung am oberen Ende der Spanne ist nicht üblich, um zukünftiges Gehaltswachstum zu ermöglichen.
US-Sozialleistungen
- Umfassender Leistungskatalog einschließlich Kranken-, Zahn-, Augen-, Invaliditäts- und Lebensversicherung
- Krankenversicherung HSA
- HSA mit Arbeitgeberbeitrag
- 10 bezahlte Feiertage
- 10 Tage bezahlter Jahresurlaub
- 9 Tage bezahlte Krankheitstage
- Bezahlter Elternurlaub
- 401(k) mit Arbeitgeberzuschuss
Weitere Vergünstigungen
- Bildungshilfeprogramm
- HSA-Zuschuss für Kinderbetreuung
- Adoptionshilfe
- Unterstützung bei Fruchtbarkeitsbehandlungen
- Notfallbetreuung für Familie und Haustiere
- Ein wachsendes Netzwerk von Mitarbeiter-Ressourcengruppen
- Mitarbeiterempfehlungsprogramm
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm
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