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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior Data Engineer

Data Engineering PySpark SQL Databricks Spark Batch Pipelines Streaming Pipelines Airflow AWS Data Lakes Lakehouse Architecture Medallion Architecture

Festanstellung📍 NYC or LA 🏢 50% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer für ein führendes Medien- und Digital-Plattform-Unternehmen, das eine moderne Cloud-Dateninfrastruktur aufbaut und seine KI-gestützten Datenfähigkeiten erweitert.

In dieser Rolle werden Sie an der Gestaltung und Skalierung eines modernen Datenökosystems mitwirken. Das Team konzentriert sich auf den Aufbau einer nächsten Generation von Datenplattformen, die Analytics, Audience Insights, Machine Learning und großflächige Mediendatensätze über Streaming- und Digital-Produkte hinweg unterstützen.

Ihre Aufgaben umfassen: - Design und Implementierung von Batch- und Echtzeit-Datenpipelines - Arbeit in einer Databricks-Umgebung - Mitgestaltung moderner Lakehouse-Architektur - Enge Zusammenarbeit mit Analytics-, Product- und Data-Science-Teams

Geforderte Qualifikationen: - Umfangreiche Erfahrung beim Aufbau produktiver Datenpipelines - Starke Expertise in PySpark und SQL - Erfahrung mit Databricks oder ähnlichen Spark-basierten Cloud-Plattformen - Nachgewiesene Erfahrung mit Batch- und Streaming-Pipelines - Kenntnisse von Orchestrierungstools wie Apache Airflow - Vertrautheit mit AWS-Umgebungen, Data Lakes und moderner Cloud-Datenarchitektur - Erfahrung mit modernen Lakehouse-Design-Patterns, insbesondere Medallion Architecture (Bronze, Silver/Gold Layer)

Das Team zeichnet sich durch hohe Zusammenarbeit aus und sucht jemanden, der technische Eigenverantwortung übernimmt und gerne an der Skalierung eines modernen Datenökosystems mitwirkt.

Positionstyp: Vollzeitstelle (Hybrid, NYC oder LA) Visa-Sponsoring ist nicht verfügbar; nur für US-Bürger oder Green-Card-Inhaber.

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Skills erklärt

Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
PySpark: Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Spark: Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
Airflow: Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Data Lakes: Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
Medallion Architecture: Datenlake-Architektur mit drei Schichten (Bronze, Silber, Gold) zur schrittweisen Datenbereinigung und -anreicherung.

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