Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and build scalable analytics platforms using Databricks SQL and PySpark.
- Unternehmen: CTSH is a leading professional services company listed on NASDAQ, focused on technology modernization.
- Vorteile: Comprehensive health coverage, retirement plans, and flexible work arrangements are offered.
- Weitere Informationen: Location: Toronto, Ontario, Canada; Hybrid work model.
- Warum dieser Job: Influence enterprise-scale transformation initiatives in a collaborative work culture.
- Qualifikationen: 6+ years in data engineering with strong expertise in Databricks SQL and PySpark required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Die Firma (NASDAQ: CTSH) ist ein führendes Dienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei hilft, Technologien zu modernisieren, Prozesse neu zu gestalten und Erfahrungen in einer sich schnell verändernden Welt zu transformieren. Wir kombinieren tiefes Branchenwissen mit einem globalen Liefermodell, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Wir setzen uns dafür ein, einen integrativen, kollaborativen Arbeitsplatz zu fördern, an dem Innovation gedeiht und Mitarbeiter wachsen und erfolgreich sein können.
Über die Rolle
Wir suchen einen hochqualifizierten Senior Developer – Databricks, der skalierbare, cloudbasierte Analyseplattformen entwirft und aufbaut. Diese Rolle erfordert tiefgehende praktische Expertise in Databricks SQL, PySpark und Databricks Workflows, mit einem starken Fokus auf die Ermöglichung von unternehmensweiten Datenlösungen. Sie werden eng mit Geschäfts- und Technologiestakeholdern zusammenarbeiten, um komplexe Anforderungen in robuste Datenarchitekturen zu übersetzen. Erfahrung im Bereich Lebens- und Rentenversicherung ist ein großer Vorteil.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwurf und Weiterentwicklung der End-to-End-Datenarchitektur auf Databricks zur Unterstützung skalierbarer Analysen und Berichterstattung
- Entwicklung und Optimierung von PySpark-basierten Pipelines für die Verarbeitung großer Datenmengen (strukturiert und semi-strukturiert)
- Aufbau leistungsstarker Databricks SQL-Modelle, Abfragen und semantischer Schichten für Berichterstattung und Analysen
- Definition und Implementierung von Orchestrierungsstandards für Databricks Workflows, einschließlich Planung, Abhängigkeitsmanagement und Überwachung
- Übersetzung von Geschäftsbedürfnissen in skalierbare, zuverlässige Datenlösungen
- Festlegung von Best Practices für Codierung, Testen, Leistungsoptimierung und Überwachung
- Implementierung von Standards für die Unternehmensdatenverwaltung (Herkunft, Zugriffssteuerungen, Benennungsrichtlinien)
- Sicherstellung, dass Architekturen mit Sicherheits-, Kosten- und Cloud-Best-Practices übereinstimmen
- Zusammenarbeit mit Datenmodellierern zur Definition logischer und physischer Datenmodelle
- Partnerschaft mit Plattform- und Sicherheitsteams zur Gewährleistung der Einhaltung von Richtlinien
- Förderung kontinuierlicher Verbesserungen durch Leistungsanalysen und -optimierungen
- Beitrag zu wiederverwendbaren Frameworks und Beschleunigern
- Kommunikation technischer Entscheidungen und Abwägungen an verschiedene Stakeholder
Erforderliche Qualifikationen
- 6+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung oder cloudbasierten Analytik
- Starke praktische Expertise in Databricks SQL, PySpark und Databricks Workflows
- Erfahrung im Aufbau skalierbarer, leistungsstarker Datenpipelines
- Starkes Wissen über verteilte Datenverarbeitung und Data Warehousing
- Erfahrung mit Datenverwaltung, Qualität und Sicherheitsrahmen
- Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Engagement-Fähigkeiten
- Abschluss in einem relevanten Bereich oder gleichwertige Erfahrung
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Bereich Lebens- und Rentenversicherung
- Erfahrung mit dem Azure-Datenökosystem oder ähnlichen Cloud-Plattformen
- Starkes Verständnis von Datenmodellierung und semantischen Schichten
Zertifizierungen
- Databricks Certified Data Engineer Professional
- Azure Data Engineer Associate
- Entsprechende Cloud-/Datenzertifizierungen
Arbeitsumfeld
- Standort: Toronto, Ontario, Kanada
- Arbeitsmodell: Hybrid (Kombination aus Büro- und Remote-Arbeit)
- Schicht: Tagschicht mit Zusammenarbeit über verteilte Teams
Gehalt & Vorteile (Kanada)
- Grundgehaltsspanne: CAD $95,000 – $120,000 pro Jahr (tatsächliche Vergütung wird basierend auf Erfahrung, Fähigkeiten und Standort festgelegt)
- Umfassende Gesundheits- und Zahnversicherung
- Leben- und Invaliditätsversicherung
- Altersvorsorgepläne (RRSP mit Unternehmensbeiträgen, wo zutreffend)
- Bezahlte Freizeit, einschließlich Urlaub und gesetzlicher Feiertage
- Mitarbeiter-Wellness-Programme und Unterstützung für psychische Gesundheit
- Chancen für Lernen, Zertifizierung und berufliches Wachstum
- Flexible Arbeitsregelungen zur Unterstützung der Work-Life-Balance
Warum die Firma:
- Arbeiten an modernen Daten- und Analyseplattformen.
- Gelegenheit, unternehmensweite Transformationsinitiativen zu beeinflussen.
- Kollaborative und inklusive Unternehmenskultur.
- Kontinuierliche Lern- und berufliche Wachstumschancen.
Die Firma ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, ein diverses und inklusives Umfeld zu schaffen und ermutigen Bewerbungen von allen qualifizierten Kandidaten.
Sr. Azure Databricks Developer Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Join CTSH in Toronto, where you can work on cutting-edge data platforms. Enjoy comprehensive health benefits and opportunities for continuous learning and career advancement in an inclusive environment.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr. Azure Databricks Developer erhalten könnten
✨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 United States Digital Space LLC 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 Sr. Azure Databricks Developer 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 Sr. Azure Databricks Developer bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
