Auf einen Blick
Software Engineering Lead Analyst bei Evernorth/Cigna in Hyderabad. Data Engineer mit Python, Databricks, AWS und Spark-Expertise. Leitet Daten-Workflows, Cloud-Architektur und Analytics-Pipelines.
💰 ~$85.000–120.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ APAC
- 5-8 Jahre Data Engineering
- Python, Databricks, SQL, Unix
- AWS (Lambda, Step Func, CloudWatch, RDS)
- SPARK + Real-Time Analytics
python
databricks
sql
apache-spark
aws-lambda
aws-s3
aws-rds
jenkins
Gehalt geschätzt anhand 5-8 Jahre Data Engineer in Hyderabad. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- erfahrene Data Engineers
- Python-Spezialisten mit AWS
- Analytics-orientierte Backend-Developer
🚫 Weniger geeignet
- Junior-Developer ohne Data-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Hybrid in Hyderabad (3/2 Tage)
- AWS Certification bevorzugt
- Large-Scale Data Pipelines
Über das Unternehmen
Evernorth Health Services, ein führendes Health Services Organization, sucht qualifizierte Data Engineers und Developer für das Data & Analytics Team. Innovation Hub in Hyderabad, Indien.
Deine Aufgaben
- Skalierbare Cloud-basierte Lösungen mit AWS Services, Databricks, Teradata Vantage designen
- Funktionalität mit Accountability und Technical Excellence liefern
- Hands-on AWS Services Erfahrung
- Lösungen aligned mit Enterprise Architecture entwickeln
- DevOps Tools (Github, Jenkins, Terraform, Liquibase) nutzen
- Daten-Workflows, Validierung und Monitoring automatisieren
- Peer Code Reviews, Merge Requests und Production Releases verwalten
- Agile Principles in Design, Development, Delivery anwenden
- Ownership, Innovation und Proactivity zeigen
- Business-Logic mit Engineers interpretieren und implementieren
Deine Voraussetzungen
- Bachelor in Engineering, Computer Science oder verwandtes Feld mit 5-8 Jahren Erfahrung
- Python, Databricks, SQL, Unix
- AWS Services: Lambda, Step Functions, CloudTrail, CloudWatch, SNS, SQS, S3, VPC, EC2, RDS, IAM
- SPARK und Real-Time Analytics Frameworks
- Business Intelligence oder Analytics Development auf Large-Scale-Projekten
- SDLC (Build, Test, Deploy) und Web Services (HTTP API/RPC)
- Rapid Prototyping Fähigkeit
- Großdatenmengen efficient manipulieren
- Troubleshooting und Root-Cause-Analyse
- Continuous Learning und Knowledge-Sharing
Benefits
- Hybrid-Modell in Hyderabad
- Cutting-edge Data & Analytics Stack
