Auf einen Blick
Führen Sie Senior Data Engineering bei WatchGuard in Miami, verantwortlich für Cloud-Native Data Lakehouse auf Snowflake, Azure und dbt. Sie bauen ETL/ELT Pipelines und treiben Data Quality Observability voran.
💰 ~$120.000–160.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- Advanced Snowflake SQL
- Azure Cloud Platforms
- dbt und Elementary
- 4+ Jahre Data Engineering
Snowflake
Azure Data Factory
dbt
Python
Airflow
SQL
Data Engineering
Elementary
Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer at WatchGuard in Miami with Snowflake/Azure/dbt expertise. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineers mit Snowflake Expertise
- Azure Cloud Daten-Profis
- dbt/Data-Quality fokussierte Engineers
🚫 Weniger geeignet
- Junior Data Engineer ohne 4+ Jahre Erfahrung
- Personen ohne Advanced SQL Skills
- On-Site-averse Kandidaten
💡 Gut zu wissen
- On-Site in Miami erforderlich
- 4+ Jahre Data Engineering Erfahrung ist Minimum
- Advanced Snowflake SQL ist essentiell, nicht optional
Über das Unternehmen
WatchGuard ist ein führendes Cybersecurity-Unternehmen mit einer wachsenden Data Platform für Cloud-native Data Lakehouse. Das Unternehmen nutzt Azure, Snowflake, dbt und Airflow für Data Engineering.
Deine Aufgaben
- Design, Build und Reliability der Cloud-Native Data Lakehouse
- Design und Maintenance von Scalable ETL/ELT Pipelines mit Azure Data Factory und Airflow
- Implementierung von Incremental Load Patterns und Change Data Capture
- Build und Optimisierung von Snowflake Data Warehouse Objects
- Entwicklung von Modular, Tested dbt Models aligned to Medallion Layers
- Embedding von Automated Data Validation mit Elementary
- Definition von Data Contracts zwischen Producers und Consumers
- Building und Maintenance von Data Quality Dashboards
- Management von Azure Data Lake Storage Gen2
- Build und Maintenance von Azure Functions und Logic Apps
- Infrastructure-as-Code für Azure Data Services
Deine Voraussetzungen
- Advanced Snowflake SQL – Window Functions, CTEs, Query Profiling
- Snowflake-Native Features: Streams, Tasks, SnowPipe, Dynamic Tables
- dbt und Elementary Proficiency
- Azure Cloud – Data Factory, ADLS Gen2, Key Vault, Functions, Logic Apps
- Airflow DAG Authoring und Cloud Deployment
- Python für Data Pipeline Scripting
- Medallion Architecture Implementation Experience
- 4+ Jahre Professional Data Engineering Erfahrung mit 2+ Jahren Azure Cloud Data Platforms
Benefits
- Globale Data Platform Team
- Modern Cloud Technologies
- Career Growth in Data-Driven Organization
