Auf einen Blick
Du entwirfst und optimierst großskalige Data Pipelines mit PySpark und AWS für US-Bundesbehörden.
💰 $140.000–190.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- 5+ Jahre spezialisiert auf: Spark, PySpark, Orchestrierung, Python, AWS, Docker, SQL, NoSQL
- Advanced Python mit Pandas & NumPy erforderlich
- Active TS/SCI with Poly Clearance erforderlich
Python
PySpark
Apache Spark
AWS
SQL
Trino
PostgreSQL
MySQL
✅ Geeignet für
- Data Engineer mit PySpark Expertise
- Platform Modernization Spezialisten
- Cloud Data Pipeline Architect
🚫 Weniger geeignet
- Business Intelligence Analyst ohne Engineering
- Remote-Arbeiter (McLean Onsite)
- Junior ohne spezialisierten Tech Stack
💡 Gut zu wissen
- Spezialisierte Technologien - nicht generische Data Engineer Role
- H3/PostGIS sind Bonus - Geospatial Data Handling bevorzugt
- TS/SCI with Polygraph ist hohe Anforderung - längerer Prozess
Über das Unternehmen
Accenture Federal Services unterstützt die US-Bundesregierung mit komplexen Data Pipelines und ETL Workflows für Custom Applications.
Deine Aufgaben
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern für Data Requirements und Feasibility Assessment
- Design von Data Pipelines und ETL Workflows
- Leverage von Problem-Solving und Debugging für Data Quality Issues
- Leverage von Large-Scale Data Migration oder Platform Modernization Background
- Beitrag zu Data Engineering Documentation und Best Practices
- Entwicklung und Optimierung von Spark Jobs
- Management von Data Catalogs und Lineage Tracking
Deine Voraussetzungen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit: Apache Spark & PySpark, Orchestrierung von Data Pipelines, Advanced Python (Pandas/NumPy), Docker/Podman, AWS S3/Lambda/Step Functions, Apache Iceberg/Airflow, SQL (Trino), NoSQL/DynamoDB, MySQL/PostgreSQL, Git, Data Catalogs
