Auf einen Blick
U.S. Bank sucht Lead Cloud Data Engineer mit 6–8 Jahren Erfahrung für Design und Implementierung moderner, Multi-Cloud-Datenlösungen mit Azure, AWS und Databricks.
💰 ~$155.000–195.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 6–8 Jahre Cloud Data Engineering
- Azure Data Platform Services
- Databricks und Snowflake
- Apache Spark und SQL
Azure Data Factory
AWS Glue
Databricks
Snowflake
Spark
SQL
Kafka
Gehalt geschätzt anhand Lead engineer with 6-8 YoE in cloud data architecture, multi-platform expertise. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineer mit Cloud-Spezialisierung
- Data Architecture und Data Mesh Enthusiasten
- Modernisierungs-Experten für Legacy-Systeme
🚫 Weniger geeignet
- Vollständig Remote-Arbeiter (hybrid mit 3+ Tagen vor Ort)
- Junior Data Engineers ohne 6 Jahren Erfahrung
- Kandidaten ohne Databricks oder Snowflake Kenntnisse
💡 Gut zu wissen
- Hybrid-Arbeitsmodell mit 3+ Tagen vor Ort erforderlich
- Mehrere US-Standorte zur Auswahl
- Fokus auf Modernisierung und Cloud-native Data Architecture
Über das Unternehmen
U.S. Bank sucht Lead Cloud Data Engineer für die Gestaltung und Implementierung unternehmensweiter Cloud-Datenlösungen über Azure, AWS, Databricks und Snowflake hinweg.
Deine Aufgaben
- Design und Entwicklung von Cloud-nativen Data Pipelines und Data Products
- Modernisierung von Legacy- und On-Premise-Datenplattformen zu Cloud-Lösungen
- Implementierung von Batch- und Streaming-Data-Processing mit Spark
- Zusammenarbeit mit Data Governance, Security und Risk Teams
- Definition von Data Engineering Best Practices und Promotion
- Collaboration mit Product Owners und Analytics Teams
- Mentoring von Junior-Ingenieuren durch Design und Code Reviews
Deine Voraussetzungen
- Bachelor-Abschluss oder gleichwertige Erfahrung
- 6–8 Jahre relevante Erfahrung in Data Engineering
- Expertise in Cloud-Datenarchitektur und Platform-Design
- Starke Hands-on-Erfahrung mit Azure Data Factory, Azure Synapse, Databricks und Snowflake
- Apache Spark für große Data Processing
- Starke SQL-Kenntnisse und Dimensional Data Modeling
- Verstehen von Daten-Mesh und Domain-Driven Data Architecture
- Erfahrung mit API-Integrationen und Messaging-Plattformen (Kafka, MQ, SQS)
Benefits
- Umfangreiche Krankenversicherung (medizinisch, zahnmedizinisch, Sehkraft)
- Lebensversicherung und Berufsunfähigkeitsversicherung
- 401(k) mit Arbeitgeberanteil
- Bezahlter Urlaub (2–5 Wochen je nach Stufe)
- Bis zu 11 bezahlte Feiertage
