Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America

Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America

Vollzeit 60000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
Dormont Manufacturing Co

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ETL-Prozesse mit Python und Azure für Datenintegration.
  • Unternehmen: Bluelight, eine führende Softwareberatung mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Remote-Arbeit, Karrierewachstum und wertvolle Erfahrungen in einem dynamischen Team.
  • Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit spannenden Herausforderungen und Teamarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte innovative Projekte und arbeite mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ETL-Datenengineering und Kenntnisse in Python und Azure.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.

Bluelight is a leading software consultancy dedicated to designing and developing innovative technology that enhances users’ lives.

With a steadfast commitment to delivering exceptional service to our clients, Bluelight excels in its focus on quality and customer satisfaction.

Our mission is not only to create cutting‑edge applications but also to foster a collaborative and enriching work environment where each team member can grow and thrive.

With a presence across the United States and Central/South America, Bluelight is in an exciting phase of expansion, continually seeking exceptional talent to join its dynamic and diverse community.

As an ETL Data Engineer, you will play a critical role in our client’s expanding data engineering team, designing, developing, and maintaining data integration processes primarily using Python (Py Spark) and Azure Synapse Analytics to ensure the accuracy and availability of analytical data.

Working closely with data scientists, analysts, and other stakeholders to deliver high‑quality data for insights and decision‑making, this position is ideal for a passionate software development professional who thrives in a fast‑paced, dynamic environment where everyone’s opinions and efforts are valued.

By joining our client’s growing software consultancy, you will have the opportunity to contribute to challenging, market‑standing projects within a collaborative community that deeply values hard work, continuous learning, personal growth, and professional development.

Responsibilities

  • ETL Data

Engineering: Develop and maintain ETL data engineering processes using Python (Py Spark) within Azure Synapse Analytics Notebooks, and/or Azure Synapse Analytics Pipelines, to ensure efficient data extractions, transformation, and loading.

  • Data

Warehousing: Apply your expertise in data warehousing, understanding star schemas, facts, and dimensions, to design and build effective data storage structures in a Massively Parallel Processing (MPP) SWL Pool.

  • Data Source Expertise: Extract data from various sources, including REST APIs, SWL database tables, and CSV files.
  • Azure Synapse Analytics Expertise: Utilize your deep knowledge of Azure Synapse Analytics to design and optimize data notebooks/pipelines for scalability and performance.
  • Data
  • Fabric

Concepts: Contribute to the implementation and understanding of other Data Fabric concepts, such as data lakes, lakehouses, delta lakes, and data cataloging, to enhance data management capabilities.

  • Data Modeling: Collaborate with data architects to create data models and schemas that align with business requirements.
  • Data Quality: Implement data quality checks and validation processes to maintain data accuracy and consistency.
  • Performance Tuning: Identify and resolve performance bottlenecks and optimize ETL data notebooks/pipelines to meet SLAs.
  • Monitoring and Troubleshooting: Monitoring ETL jobs, diagnose issues, and implement solutions to ensure data pipeline reliability.
  • Documentation: Maintain comprehensive documentation of ETL data engineering processes, data flows, and data transformations.
  • Collaboration: Work closely with cross‑functional teams to understand data requirements and provide support for data‑related initiatives.
  • Security and Compliance: Ensure data security and compliance with data governance and privacy standards.

Qualifications

  • Bachelor’s degree in Computer Science, Information Technology, or a related field; or equivalent work experience, with certifications related to data engineering or data science (e. g.

Azure Data Engineer) being a plus.

  • Proven experience in ETL data engineering with significant expertise in using Python (Py Spark) to perform data extraction, transformation, and loading from REST APIs, SQL database tables, and CSV files.
  • Proficiency in using Azure Synapse Analytics resources including Notebooks, Pipelines, Linked Services, and Azure Key Vault.
  • Demonstrated ability to write complex SQL queries, optimize query performance, and work with both Spark SQL and MS SQL to effectively extract, transform, and load data.
  • Knowledge of data integration best practices and tools.
  • Experience with version control systems, such as Git (Azure Dev Ops).
  • Strong problem‑solving and analytical skills, with a keen attention to detail.
  • Excellent communication skills, both verbal and written, with the ability to work collaboratively in a team environment with shifting priorities.
  • Familiarity with big data technologies, machine learning, and data analysis preferred.
  • Experience with data visualization tools (e. g. Power BI, Tableau) and Agile Methodologies a plus.

Being a consultant in our team is a fun, challenging, and rewarding career choice.

Your contributions are highly valued by clients, and the work you do often has a direct and significant impact on their business.

You will have the opportunity to work on a variety of projects for our incredible clients, which will accelerate your career growth.

You’ll collaborate with modern technologies and work alongside some of the best professionals in the industry!

If you’re eager to be part of an exciting, challenging, and rapidly growing consultancy, we encourage you to apply. #LI-Remote

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Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co

Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.

Dormont Manufacturing Co

Kontaktdaten:

Dormont Manufacturing Co Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America mit Bravour zu bestehen

ETL-Datenengineering
Python (PySpark)
Azure Synapse Analytics
Datenmodellierung
SQL-Abfragen
Datenqualitätsprüfungen
Leistungsoptimierung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engineer (Azure) - Remote, Latin America bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!