QA Engineer - Data Platforms (Databricks)

Bei Moody's vereinen wir die klügsten Köpfe, um die Risiken von heute in die Chancen von morgen zu verwandeln. Wir streben danach, ein inklusives Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder willkommen fühlt, so zu sein, wie er ist – mit der Freiheit, Ideen auszutauschen, innovativ zu denken und einander sowie unseren Kunden auf sinnvolle Weise zuzuhören. Moody's transformiert, wie die Welt Risiko wahrnimmt. Als globaler Marktführer in Ratings und integrierter Risikobewertung treiben wir KI voran, um von Einsicht zu Handlung überzugehen – und ermöglichen Intelligenz, die nicht nur Komplexität versteht, sondern auch darauf reagiert. Wir entschlüsseln Risiko, um Chancen freizusetzen und unseren Kunden zu helfen, Unsicherheiten mit Klarheit, Geschwindigkeit und Vertrauen zu navigieren.

Wir suchen Kandidaten, die unsere Werte verkörpern: in jede Beziehung investieren, mit Neugier führen, vielfältige Perspektiven fördern, Eingaben in Handlungen umsetzen und Vertrauen durch Integrität wahren.

Fähigkeiten und Kompetenzen

• Über 5 Jahre Erfahrung in Software-Qualitätssicherung, Datenqualitätsengineering oder Testen von unternehmensweiten Datenplattformen
• Praktische Erfahrung in der Validierung von Datenlösungen, die auf Databricks basieren, einschließlich Workflows, Notebooks, Jobs und Delta Lake
• Starke Kenntnisse in SQL, Python und PySpark mit Erfahrung in der Entwicklung automatisierter Test- und Datenvalidierungsframeworks
• Erfahrung im Testen von großangelegten Batch-Datenpipelines, Datenumwandlungsprozessen, Abgleichprozessen und Source-to-Target-Integrationen
• Starkes Verständnis der Prinzipien der Datenqualität, einschließlich Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität und Validierung von Geschäftsregeln
• Erfahrung mit agilen Liefermethoden und Testmanagement-Tools wie Jira und Xray
• Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten, Kommunikationsfähigkeiten und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
• Nachgewiesene Kenntnisse in Konzepten der künstlichen Intelligenz mit praktischer Erfahrung in der Nutzung von KI-Tools zur Optimierung von Workflows und Verbesserung der betrieblichen Effizienz

Bildung

• Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft oder einem verwandten technischen Fachgebiet
• Relevante Zertifizierungen im Bereich Testen, Cloud oder Datenengineering sind von Vorteil

Verantwortlichkeiten

• Sicherstellen der Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Unternehmensdatenplattformen und Batch-Verarbeitungs-Pipelines, die auf Databricks basieren
• Eigenverantwortliche End-to-End-Validierung von Datenpipelines über Bronze-, Silber- und Gold-Datenebenen zur Gewährleistung der Datenintegrität und Einhaltung von Geschäftsregeln
• Entwurf, Entwicklung und Wartung skalierbarer automatisierter Testframeworks mit Python und PySpark zur Verbesserung von Effizienz, Abdeckung und Zuverlässigkeit
• Validierung von Datenumwandlungen, Schemaänderungen, Abgleichprozessen und Source-to-Target-Mappings über komplexe Datensätze
• Durchführung von Integrations-, Regression-, End-to-End- und Datenqualitätsprüfungen für Datenprodukte, Workflows und geplante Verarbeitungsjobs
• Definition und Pflege von Teststrategien, Testfällen, Testdaten, Ausführungsresultaten und Dokumentation zur Freigabevalidierung
• Enger Austausch mit Engineering-, Plattform-, Produkt- und Geschäftspartnern zur Identifizierung von Qualitätsrisiken und Sicherstellung erfolgreicher Ergebnisse
• Überwachung, Nachverfolgung und Kommunikation des Testfortschritts, der Qualitätskennzahlen, der Fehler und der Bereitschaft zur Freigabe unter Verwendung etablierter Governance-Prozesse
• Beitrag zu kontinuierlichen Verbesserungsinitiativen durch Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung von Automatisierung, Teststandards und Praktiken der Qualitätssicherung

Über das Team

Unser Team für Datenengineering und Analytik ist verantwortlich für die Bereitstellung skalierbarer, zuverlässiger und hochwertiger Datenplattformen, die kritische Geschäftseinblicke und Entscheidungsfindungen bei Moody's unterstützen. Das Team arbeitet eng mit Technologie-, Produkt- und Geschäftspartnern zusammen, um moderne cloudbasierte Datenlösungen zu entwickeln, die Datenverwaltung und Qualitätsstandards zu verbessern und vertrauenswürdige Analysen in großem Maßstab zu ermöglichen. Wenn Sie unserem Team beitreten, arbeiten Sie mit fortschrittlichen Datentechnologien, einschließlich Databricks und cloud-nativen Plattformen, während Sie zur Einführung von KI-gestützten Lösungen beitragen, die die betriebliche Effizienz, Innovation und datengestützte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen verbessern.

Moody’s ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Behinderung, geschütztem Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsausdruck, Geschlechtsidentität oder einer anderen gesetzlich geschützten Eigenschaft bei der Beschäftigung berücksichtigt.

Bewerber für die Moody's Corporation können aufgefordert werden, Wertpapierbestände gemäß der Richtlinie von Moody’s für den Wertpapierhandel und den Anforderungen der Position offenzulegen. Die Beschäftigung ist abhängig von der Einhaltung der Richtlinie, einschließlich der gegebenenfalls erforderlichen Behebung von Positionen in diesen Beständen.