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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory und Databricks.
- Arbeitgeber: Manulife, ein führender Anbieter von Finanzdienstleistungen mit einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, Unterstützung bei der Karriereentwicklung und Förderung von Wohlbefinden.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliches Lernen und Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur und arbeite an innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in MS Azure.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Position Responsibilities
- Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT pipelines using Azure Data Factory, Azure Databricks, and other relevant services.
- Develop and maintain the company's data architecture, including data models, schemas, and data dictionaries.
- Integrate data from various sources, ensuring data quality and consistency, and prepare it for analytical and operational use.
- Follow consistency of data governance policies and processes to ensure data security, privacy, and compliance.
- Collaborate with other data professionals, including data scientists, analysts, and business team members, to understand data requirements and develop solutions to meet those needs.
- Stay up to date with the latest tools and technologies and see opportunities to enhance Manulife's data infrastructure.
- Ability to learn and implement best practices of big data and cloud computing to ensure solutions are scalable, efficient, and effective.
Required Qualifications
- 4 oder mehr Jahre relevante Branchenerfahrung als Data Engineer.
- Erfahrung im Aufbau und der Operationalisierung von Datenpipelines in der Cloud MS Azure unter Verwendung von Azure Data Factory, Azure Databricks.
- Erfahrung in der Automatisierung von Datenpipelines und Vertrautheit mit DevOps und CICD-Pipelines.
- Gute Kenntnisse der MS Azure-Dienste (SQL-Abfragen, ADLS gen 2, ADF, Databricks, Synapse, SQL Server) zur Gestaltung eines Datenökosystems.
- Gute Kenntnisse der Konzepte des Data Warehousing und der relationalen Datenmodellierung.
- Vertrautheit mit Programmierung in kompilierenden Sprachen (Java, Scala) und Skriptsprachen (Python, SQL, R).
- Verständnis von Agile Scrum-Methoden und Erfahrung in der Arbeit in einem Agile-Team, mit Kenntnissen über und Verständnis von Kollaborationstools wie Teams, JIRA, Mural.
- Erfahrung in der Datenverarbeitung, Leistungsanalyse, Tuning und Kapazitätsplanung.
Preferred Qualifications
- Ausgezeichnete Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten.
- Ausgezeichnete analytische, problemlösende und lösungsorientierte Fähigkeiten.
- Die Fähigkeit, ständig aus Erfolgen und Misserfolgen zu lernen, offen für Veränderungen und kontinuierliche Verbesserung zu bleiben.
- Vertrautheit mit dem Produktionsfreigabe- und Betriebsunterstützungsmodell.
Benefits
- Wir werden Sie ermächtigen, die Karriere zu lernen und zu wachsen, die Sie möchten.
- Wir werden Sie in einer flexiblen Umgebung anerkennen und unterstützen, in der Wohlbefinden und Inklusion mehr sind als nur Worte.
- Als Teil unseres verteilten Teams werden wir Sie dabei unterstützen, die Zukunft zu gestalten, die Sie sehen möchten!
Working Arrangement
Hybrid
Data Engineer / Senior Data Engineer Arbeitgeber: Company 81 - Manulife Data Services Inc.
Kontaktperson:
Company 81 - Manulife Data Services Inc. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer / Senior Data Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei bereit für technische Interviews
Bereite dich auf technische Fragen und praktische Tests vor, die deine Fähigkeiten in Azure, ETL/ELT-Pipelines und Datenarchitektur prüfen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Sprich über deine Projekte und wie du aktuelle Technologien nutzt, um Probleme zu lösen. Zeige, dass du ständig lernst und dich weiterentwickelst – das kommt bei den Arbeitgebern gut an!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer / Senior Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen als Data Engineer. Zeig uns, wie du ETL/ELT-Pipelines entwickelt hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das hilft uns, deine Eignung für die Rolle besser zu verstehen.
Verstehe unsere Werte: Mach dich mit unseren Unternehmenswerten vertraut und reflektiere, wie du diese in deiner Arbeit umsetzen kannst. Das zeigt uns, dass du nicht nur an der Stelle interessiert bist, sondern auch an unserer Mission.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Company 81 - Manulife Data Services Inc. vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure Data Factory und Azure Databricks. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie du diese Technologien effektiv einsetzen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, und bereite dich darauf vor, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie du ETL-Pipelines entwickelt hast oder wie du Datenintegrationsprobleme gelöst hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da die Zusammenarbeit mit anderen Datenprofis wichtig ist, sei bereit, über deine Erfahrungen in agilen Teams zu sprechen. Betone, wie du erfolgreich mit Data Scientists und Analysten zusammengearbeitet hast, um Datenanforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
✨Bleib auf dem Laufenden
Informiere dich über die neuesten Trends und Entwicklungen im Bereich Big Data und Cloud Computing. Im Interview kannst du zeigen, dass du proaktiv bist und stets nach Möglichkeiten suchst, die Dateninfrastruktur zu verbessern und zu optimieren.