Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte Databricks-Plattform und entwickle innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Vorteile: Gesundheitsleistungen ab dem ersten Tag, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Mentoring.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Databricks, Python und Datenverarbeitung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: Homeoffice (Pennsylvania)
Schicht: Tagsüber (Vereinigte Staaten von Amerika)
Geplante wöchentliche Arbeitsstunden: 40
Arbeiterart: Regulär
Ausnahme-Status: Ja
Job Zusammenfassung
Wir suchen einen Databricks-Plattformadministrator / Dateningenieur, der Entwicklung, Anwendungsanpassung und den Aufbau innovativer Lösungen genießt. Diese Rolle ist ideal für jemanden, der Möglichkeiten sieht, das große Ganze erkennt und stets die beste Version jeder Aufgabe liefert. Sie werden Lösungen aus konversationellen Ideen entwerfen, Arbeiten in umsetzbare Aufgaben in Microsoft Planner oder Azure DevOps aufteilen und mit einem dynamischen Team zusammenarbeiten, um Exzellenz in der Datenplattform voranzutreiben. Sie sind verantwortlich für die Leistung von Aufgaben im Zusammenhang mit der Implementierung, Annahme, Verbesserung und Unterstützung von Anwendungen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Databricks-Administration: Verwaltung von Arbeitsbereichen, Clustern, Jobs, Sicherheitskonfigurationen, Bibliotheken und allgemeiner Plattformgesundheit.
- Datenengineering: Aufbau und Optimierung von Datenpipelines und Transformationen mit PySpark und T-SQL.
- Automatisierung & Entwicklung: Erstellung von Automatisierungen und Tools mit Python, Bash und PowerShell.
- Governance & Sicherheit: Implementierung und Automatisierung von Daten-Governance, Zugriffskontrollen, Nachvollziehbarkeit und bewährten Verfahren zur Einhaltung von Vorschriften.
- Lösungsarchitektur: Übersetzung konversationeller Ideen in klare Lösungsarchitekturen; Aufteilung der Arbeiten in Aufgaben in Planner oder Azure DevOps für die Ausführung durch das Team.
- Aufwandschätzung: Schätzung des Aufwands und Prognose von Lieferterminen mit angemessener Genauigkeit.
- Dokumentation: Erstellung hochwertiger Dokumentationen, einschließlich Arbeitsabläufen, Lückenanalysen, Entwurfsspezifikationen, Build-Dokumenten, Testplänen und Übergabedokumentationen.
- Testaufsicht: Überwachung von Unit-, szenariobasierten, integrierten, Kapazitäts- und Paralleltests.
- Bereitschaftsdienst: Teilnahme an einer 24×7×365 Bereitschaftsrotation zur Unterstützung von Databricks, SQL Server und anderen relevanten Anwendungen.
- Upgrades & Überwachung: Unterstützung bei Systemupgrades, Patches, Leistungsoptimierung, Beobachtbarkeit und proaktiver Überwachung.
- Datenintegrität: Verantwortung für die Datenintegrität über Anwendungen und Pipelines hinweg.
- Änderungsmanagement: Abschluss des Systemaufbaus und der Dokumentation gemäß den Richtlinien der Abteilung und der Änderungsmanagementrichtlinie.
- Peer Review: Überprüfung der Arbeiten von Teamkollegen und Bereitstellung konstruktiven Feedbacks.
- Kommunikation & Eskalation: Effektive Kommunikation mit Kollegen, Stakeholdern und Führungskräften; regelmäßige Statusupdates bereitstellen und Probleme angemessen eskalieren.
- Moderation & Führung: Diskussionen leiten, verantwortliche Führungskräfte betreuen und Ressourcen über Initiativen hinweg koordinieren.
- Schulung & Mentoring: Feedback zu Schulungsmaterialien geben; Schulungen durchführen; andere Teammitglieder entwickeln und betreuen.
- Richtlinien & Anbieterengagement: Entwicklung von Abteilungsrichtlinien, Standards, Verfahren und Richtlinien unterstützen; Anbieterbewertungen und Auswahlprozesse moderieren.
- Integrationen (sofern zutreffend): Verständnis der Integrations- und technischen Anforderungen für Peripheriegeräte/ Geräte, die mit den zugewiesenen Anwendungen interagieren.
- Unterstützungskoordination: Koordination von Remote- und/oder Vor-Ort-Unterstützung nach Bedarf für Endbenutzer.
Optionale Beiträge
- Erstellung komplexer AI/BI-Dashboards.
- Beitrag zu CI/CD-Pipelines und Integrationen mit Azure DevOps oder GitHub.
- Anwendung von Terraform für Infrastruktur als Code.
- Bereitstellung von MS SQL Server-Administrationsunterstützung.
Die Arbeit wird typischerweise in einer Campus- oder Homeoffice-Umgebung durchgeführt. Verantwortlich für die Erfüllung aller jobspezifischen Verpflichtungen und die Einhaltung aller Unternehmensrichtlinien und -verfahren. Die spezifischen Aussagen in diesem Profil sind nicht als vollständig zu betrachten. Sie stellen typische Elemente dar, die als notwendig erachtet werden, um die Arbeit erfolgreich auszuführen.
Erforderliche Fähigkeiten & Qualifikationen
- Solide Erfahrung in der Databricks-Administration, einschließlich Arbeitsbereichsverwaltung, Clusterkonfiguration, Sicherheit, Jobs und Bibliotheken.
- Starke Kenntnisse in Python und Skripting mit Bash und PowerShell.
- Erfahrung mit PySpark und/oder T-SQL für Datenverarbeitung und -transformation.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Konzepte klar an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln.
- Nachgewiesene Fähigkeiten im kritischen Denken, Problemlösen und Troubleshooting.
- Fähigkeit, den Aufwand zu schätzen und pünktlich zu liefern.
- Starkes Verständnis der Prinzipien und bewährten Verfahren der Daten-Governance.
- Engagement für bewährte Verfahren der Informationssicherheit.
Bevorzugte Qualifikationen
- Vertrautheit mit Terraform für Infrastruktur als Code.
- Erfahrung in der Erstellung von AI/BI-Dashboards.
- Kenntnisse über CI/CD-Pipelines und Integration mit Azure DevOps oder GitHub.
- Praktische Erfahrung mit AWS-Datenaufnahme-Tools (z.B. Glue, Lambda).
- Erfahrung in der MS SQL Server-Administration.
- Kenntnisse über Cloud-Architektur und Multi-Cloud-Umgebungen.
Bildung
- High School Diploma oder gleichwertig (GED) - (Erforderlich)
Erfahrung
- Mindestens 12 Jahre relevante Erfahrung (erforderlich).
- Mindestens 3 Jahre Management von Personen, Prozessen oder Projekten (erforderlich).
Zertifizierungen und Lizenzen
Fähigkeiten
- Kommunikation, kritisches Denken, zwischenmenschliche Kommunikation
Leistungen
Wir bieten Gesundheitsleistungen für Vollzeit- und Teilzeitstellen ab dem ersten Tag, einschließlich Vision, Zahnmedizin und Partnern. Wir fördern eine Atmosphäre der Zusammenarbeit, Kooperation und Kollegialität.
Gleichstellung der Beschäftigung
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein, und alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung oder Status als geschützter Veteran berücksichtigt.
Application Specialist III Arbeitgeber: Geisinger
Als Arbeitgeber bieten wir eine herausragende Arbeitsumgebung für Senior Data Scientists, die von zu Hause in Pennsylvania arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir gleichzeitig umfassende Gesundheitsleistungen ab dem ersten Tag anbieten. Zudem unterstützen wir die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter durch Mentoring-Programme und kontinuierliches Lernen, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber im Bereich der Gesundheitsdatenwissenschaft macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Application Specialist III 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 Geisinger 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 Application Specialist III mit Bravour zu bestehen
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 Application Specialist III bei Geisinger gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Geisinger 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 Geisinger entscheidend sein!
