Das Unternehmen ist ein global agierendes, technologieorientiertes Unternehmen, das Finanzinstitute und Unternehmen dabei unterstützt, durch Forschung, Daten, Analysen und KI-gestützte Lösungen bessere Entscheidungen zu treffen. In einem dynamischen Team von über 7.200 Analysten, Datenspezialisten und Technologen an 28 Standorten weltweit, arbeiten wir mit mehr als 800 Organisationen zusammen, um Effizienz zu steigern, wertvolle Einblicke zu liefern und messbare Ergebnisse zu erzielen. Als Senior Data Engineer sind Sie verantwortlich für das Design von Datenmodellen für analytische Anwendungen. Sie werden ETL- und Datenintegrationslösungen verstehen, entwickeln und weiterentwickeln, indem Sie eine breite Palette an Technologien und Datenquellen nutzen. Zudem arbeiten Sie mit Big-Data-Komponenten und Migrationstrategien und setzen Cloud-Infrastrukturen wie Azure, AWS oder Google Cloud ein, um Datenlösungen und Anwendungen zu hosten. Ihr Beitrag wird auch den Aufbau von Analyse- und Reporting-Lösungen unterstützen. Das Unternehmen legt großen Wert auf die Entwicklung seiner Mitarbeiter und fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums.

Der ideale Kandidat bringt nachgewiesene Erfahrung in der Entwicklung von ETL- und Datenintegrationslösungen mit. Ein solides Know-how im Azure Data Engineering Stack, einschließlich Azure Data Factory, Azure Synapse, Azure Data Lake, Azure Blob, Cosmos DB, Azure Databricks und Microsoft Fabric, ist erforderlich. Hands-on Erfahrung mit Databricks und/oder Spark sowie gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und SQL, sind von Vorteil. Darüber hinaus sollten Sie Erfahrung mit Data-Warehouse-Lösungen haben und in der Lage sein, Daten mit handelsüblichen und Open-Source-Tools zu extrahieren und zu verarbeiten. Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen wie Git ist ebenfalls wichtig. Persönlich sollten Sie teamfähig, kommunikativ und analytisch denkend sein, um in einem dynamischen Umfeld erfolgreich zu agieren.