Auf einen Blick
Cloud-Native Unternehmen sucht erfahrenen AWS Data Engineer mit 10+ Jahren und Snowflake/Databricks Expertise zur Leitung von Data Platform Modernization Projekten. Starke Erfahrung mit AWS Glue, Redshift, S3 und DataOps erforderlich.
💰 ~$150.000–220.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🗺️ Americas
- 10+ Jahre Data Engineering
- AWS Native Services
- Snowflake & Databricks
- DataOps & CI/CD
AWS
Snowflake
Databricks
Data Engineering
ETL
Glue
Redshift
DataOps
Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer mit 10+ Jahren AWS/Snowflake/Databricks in USA. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineer mit AWS-Deep-Dive
- Cloud Migration Spezialisten
- Data Platform Architects mit ETL-Focus
🚫 Weniger geeignet
- Junior Developer ohne Enterprise Data Experience
- On-Premise-nur Profis
- Kandidaten ohne AWS-Expertise
💡 Gut zu wissen
- 10+ Jahre ist Senior-Level Position
- AWS Native Services sind zentral, nicht nur Lambda/S3
- Snowflake ist kritisch, nicht nur Data Warehouse Query
- Databricks/Spark ist aufkommendes Skill, PySpark Experience hilfreich
Über das Unternehmen
Ein Cloud-Native Data Platform-Unternehmen, das Datenplattform-Modernisierungsprojekte für Enterprise-Clients bereitstellt und AWS-Native Services extensiv nutzt.
Deine Aufgaben
- Leitung und Unterstützung von Data Platform Modernization Projekten
- Design und Entwicklung von robusten, skalierbaren Data Pipelines mit AWS Native Services
- Optimierung von ETL-Prozessen für effiziente Data Transformation
- Migration von On-Premise Workflows zu AWS Cloud mit Datenqualitätssicherung
- Design von Automationen und Integrationen zur Behebung von Data Inconsistencies
- System Testing und Validierung für erfolgreiche Integration
- Implementierung von Security und Compliance Controls in der Cloud
- Data Quality Pre- und Post-Migration-Validierung
- Zusammenarbeit mit Data Architects und Lead Developers
Deine Voraussetzungen
- 10+ Jahre Erfahrung mit Core Data Engineering Skillset leveraging AWS Native Technologies
- Erfahrung in Design und Entwicklung von robusten, skalierbaren Data Pipelines mit AWS Native Services
- Proficiency in Snowflake für Data Transformations und ETL Pipeline Optimization
- Erfahrung mit Streaming und Batch Data Pipeline/Engineering Architekturen
- Vertrautheit mit DataOps Konzepten und Tooling für Source Control und CI/CD Pipelines
- Hands-on Erfahrung mit Databricks
- Erfahrung mit Data Engineering und Storage Solutions (AWS Glue, EMR, Lambda, Redshift, S3)
- Starke Problem-Solving und Analytical Skills
- Knowledge von Dataiku erforderlich
- Computer Science oder verwandten Abschluss
Benefits
- Wettbewerbsfähiges Gehalt
- Cloud-Modernization Focus
- Enterprise-Scale Dataprojekte
