Azure Data Factory-Ingenieur in GeeksForLess

Wir suchen derzeit einen Sr. Data Engineer für die Arbeit an einem stabilen Projekt (Fintech, Kanada)

Remote, Vollzeit

Arbeitszeitplan: in der Nähe von EST

Anforderungen:

• Datawarehouse-Designfähigkeiten: Der Schwerpunktbereich umfasst außergewöhnliche Fähigkeiten in Datendesign und -verwaltung
• Ausgeprägte Erfahrung mit Data Warehousing, ETL-Prozessdesign/-entwicklung/-support (Azure Data Factory, Informatica, ODI).
• ETL-Prozessfähigkeiten: Umfangreiche Kenntnisse von ETL-Prozessen und Fachwissen über SQL-Abfragen.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit REST-APIs und der Bereitstellung von Daten aus REST-APIs aus mehreren Quellen.
• Umfassende Erfahrung in SQL/PLSQL, logischen SQL-Abfragen und Leistungsoptimierung
• Ausgezeichnetes Verständnis von Stern-/Schneeflockenschemata, SCDs und denormalisierten Operationen
• Entwerfen, modellieren, dokumentieren und leiten Sie die logische und konzeptionelle Beziehung von Daten- und Datenbankänderungen für BI-Anwendungen.< /li>
• Erfahrung in der Leitung von Anforderungserfassung, Lückenanalyse und Erstellung von Benutzeranforderungsdokumentationen.
• Erfahrung mit dem Microsoft Analytics-Stack und solide Erfahrung mit verschiedenen Datenbanken wie Snowflake, RedShift, Oracle DW usw.< /li>
• Erfahrung in der Arbeit mit ERP-Systemdaten wie Oracle EBS/Fusion (Einkaufs-, Auftragsverwaltungs-, Fertigungs- und/oder Finanzmodule).
• Erfahrung in der Arbeit mit agilen Methoden unter Verwendung von CI/CD-Techniken in eine DevOps-Umgebung mit Azure DevOps und Git.
• Erfahrung mit maschinellem Lernen (Python, R, Azure ML usw.) ist von Vorteil.

Aufgaben:

• Beteiligung am Entwurf, der Implementierung und dem Support einer Data Warehouse- und Analyseplattform
• Entwerfen und entwickeln Sie robuste ETL-/ELT-Prozesse, hauptsächlich unter Verwendung von Tools wie Azure Data Factory (ADF) und Informatica Cloud (IICS).
• Führen Sie Proof of Concepts für Innovation durch und verbessern und erweitern Sie kontinuierlich die Funktionen der Datenanalyseplattform.
• Schulung und Weiterbildung Interne Teammitglieder sowie Partnerberater über Best Practices in Data Engineering und Governance.