Leitender Dateningenieur in PYGIO

Senior Data Engineer

aktualisiert

Wir suchen einen Senior Data Engineer, der unseren Kunden im Telekommunikationsbereich unterstützt. Der Kunde nutzt Sisense, um BI-Dashboards in seine SaaS-Plattform einzubetten. Ihre wichtigsten Produktionsdaten, aus denen Sisense liest, sind in PostgreSQL-Datenbanken in ihrer AWS-Cloud-Umgebung gespeichert. Diese Daten werden regelmäßig in ein separates AWS-Konto und eine separate AWS-Region eingelesen, wo Sisense die Analysen ausführt, was zu einer langsamen und kostspieligen Datenübertragung führt. Der Kunde richtet ein Data Warehouse ein, das als Zwischenschnittstelle zwischen Sisense und seinen Produktionsdaten fungiert. Dies verbessert die Abfrageleistung, bietet dem BI-Team mehr Flexibilität bei der Optimierung von Abfragen und beschleunigt Kundenänderungsanfragen und die Entwicklung neuer Funktionen.

Anforderungen:

• Entwerfen und implementieren Sie eine robuste Data Warehouse-Lösung in AWS
• Entwerfen Sie ETL-Prozesse, um Daten effizient zu verschieben zwischen den Produktions-PostgreSQL-Datenbanken und dem Data Warehouse
• Optimieren Sie den Datenfluss und Datentransformationsprozesse, um eine effiziente und kostengünstige Datenübertragung sicherzustellen
• Integrieren Sie das Data Warehouse mit Sisense, um ein nahtloses BI-Dashboard zu ermöglichen Einbettung
• Arbeiten Sie mit dem BI-Team zusammen, um Abfragen zu verfeinern und die Leistung im neuen Data Warehouse zu verbessern
• Best Practices für Datenverwaltung, Sicherheit und Überwachung im Data Warehouse etablieren

Unverzichtbare Fähigkeiten:

• Umfangreiche Erfahrung mit Data Warehousing-Konzepten und Best Practices
• Fortgeschrittene Kenntnisse mit AWS-Services , einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
  
  • Amazon Redshift
  • AWS Glue
  • Amazon S3
  • AWS Data Pipeline oder Step Functions
  • Amazon RDS (PostgreSQL)
  • AWS IAM für Sicherheit
• Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der ETL-Entwicklung, Datentransformation und Daten Integration
• Ausgeprägte Kenntnisse in SQL und Abfrageoptimierung
• Erfahrung in der Arbeit mit BI-Tools (vorzugsweise Sisense) und der Einbettung von BI-Dashboards in SaaS-Plattformen
• Tiefes Verständnis der Datenmodellierung, Sternschema und Prinzipien der Datennormalisierung/-denormalisierung
• Vertrautheit mit Best Practices für Datenverwaltung und Sicherheit
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten für eine effektive Interaktion mit dem BI-Team und anderen Stakeholdern

Nice-to-Have-Fähigkeiten:

• Erfahrung im Bereich Telekommunikation
• Vertrautheit mit anderen AWS-Diensten wie: Amazon Kinesis, AWS Lambda,
• Amazon QuickSight. AWS Lake Formation
• Kenntnisse in Python oder anderen Skriptsprachen für die Datenverarbeitung
• Vertrautheit mit anderen BI-Tools wie Tableau oder Power BI
• Erfahrung mit DevOps-Tools wie Docker , Terraform und CI/CD-Pipelines
• Zertifizierungen in AWS, wie AWS Certified Solutions Architect oder AWS Certified
• Data Analytics – Specialty

Hauptmerkmale:

• Analytischer Denker mit einer problemlösenden Denkweise
• Eigenständig und proaktiv bei der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten
< li> Teamplayer mit der FähigkeitFähigkeit, unabhängig und kollaborativ zu arbeiten