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Data Engineer (Mid Level)
Auf einen Blick
Entwicklung komplexer Datenpipelines auf Cloud-Technologien (Databricks, Snowflake, Spark) für ein wachsendes Analytics-Team. SQL und Python für Datenmanipulation und Transformation erforderlich.
💰 $50.000–75.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ APAC
- 3+ Jahre Data-Engineering-Erfahrung
- SQL und Python erforderlich
- Cloud-Technologien-Erfahrung
- Fähigkeit zur Datenqualitätssicherung
SQL
Python
Databricks
Snowflake
Spark
Azure Data Factory
✅ Geeignet für
- Datenspezialisten mit Python/SQL-Grundlagen
- Karriereaufsteiger von Junior zu Mid
- Personen mit Interesse an Cloud-Analytics
🚫 Weniger geeignet
- Reine Software Engineers ohne Datenhintergrund
- Personen, die nur vor Ort arbeiten können
- Anfänger ohne formale Datenerfahrung
💡 Gut zu wissen
- Hybrid-Modell erfordert gelegentliche Vor-Ort-Präsenz
- Arbeit an mehreren Cloud-Plattformen parallel
- Enge Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern erforderlich
Über das Unternehmen
AGSI (Arch Global Services) ist ein Teil der Arch Capital Group und fungiert als globales Service-Operationen-Drehkreuz in den Philippinen. Das Unternehmen unterstützt Arch-Divisions durch außergewöhnliche Service-Lieferungen. Das Team ist bekannt für Flexibilität, Responsivität und starkes Projektmanagement, während es hochperformante Teams mit strategischer Führung aufbaut.
Deine Aufgaben
- Unterstützung der Data-Engineering-Anforderungen über ein wachsendes Portfolio von High-Profile-Analytics-Projekten durch Entwicklung komplexer Datenstrukturen und Pipelines
- Enge Zusammenarbeit mit Predictive Modelers, um große, komplexe Datensätze zu sammeln, die Geschäftsprobleme lösen
- Datenmanipulation und Transformation mit SQL und Python durchführen
- Interne Prozessverbesserungen identifizieren, entwerfen und implementieren, automatisierte Prozesse und optimierte Datenpipelines
- Neue Datenquellen mit Neugier und Kreativität entdecken und erkunden
- Optimale Datenpipeline-Architektur erstellen und pflegen
- Ausführliche und verständliche Dokumentation von Datenpipelines und technischen Lösungen verfassen
- Datenqualität und Vollständigkeit sicherstellen
Deine Voraussetzungen
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken, Query-Authoring
- Erfolgreiches Track Record bei der Bearbeitung, Verarbeitung und Wertextraktion aus großen, fragmentierten Datensätzen
- Idealerweise 3+ Jahre Erfahrung in einer Data-Engineer-Rolle oder gleichwertig mit SQL und/oder Python
- Gute Organisationsfähigkeit und Aufmerksamkeit für Details
- Ausgezeichnete kritische Denkfähigkeiten, um komplexe Datenherausforderungen zu erkennen
- Erfahrung mit Cloud-Technologien und Python ist ein Plus
- Komfortable Arbeitsweise in schnelllebiger, hochgradig kollaborativer Umgebung
- Fähigkeit, effektiv an verschiedene Zielgruppen zu kommunizieren
Benefits
Nicht spezifiziert im Stellentext.