Databricks Data Engineer

Job Description

Intresserad av att tillhöra Nordens starkaste Databricks-community? Vill du lära dig av erfarna arkitekter och få tillgång till massor av kompetenshöjande material och kurser? Då är det dig vi söker.

Om rollen

I rollen som Databricks Data Engineer, kommer du att arbeta med de senaste verktygen inom dataintag, ETL och tillförlitlig orkestrering av data, analys & AI. Vi arbetar med både batch- och streamingdata som driver analytics dashboards och produktionsbaserade maskininlärningsmodeller.

Som en global strategisk partner med Databricks möjliggör vårt nära samarbete bättre projekt för våra kunder. I våra teamleveranser kan vi få support från Databricks för att säkerställa arkitektur med hög kvalité och bättre slutresultat.

Vi är partners med olika leverantörer av tekniska plattformar och verktyg som Azure, Snowflake, Databricks, AWS & Google Cloud. Du kommer därför att få möjligheten att arbeta med en variation av både teknologier och klienter. Vi arbetar inom ett brett fält, inom i stort sett alla branscher och har därför en ett brett utbud av olika projekt.

I rollen som Data Engineer får du möjlighet att arbeta i en teambaserad miljö tillsammans med andra kollegor specialiserade inom samma område som dig själv. Du hjälper våra kunder mot datadrivet beslutsfattande, genom att utveckla de mest optimala, tekniska lösningarna.

Din arbetsdag kommer innehålla olika arbetsuppgifter:

• Förbereda data för analytisk eller operativ användning och bygga datapipelines för att sammanföra data från olika källsystem - för att underlätta analys av data i större skala

• Strukturera, integrera, konsolidera och rensa data

• Arbeta nära med Data Science- teamet, förbättra transparensen av data och göra det möjligt för företag att fatta mer pålitliga affärsbeslut

• Samarbeta med erfarna kollegor och våra kunder

Vi arbetar aktivt med kunskapsdelning och kompetensutveckling. Du kommer att tillhöra ett eller flera kompetensområden där vi aktivt delar med oss ​​av lärdomar och erfarenheter. I kombination med vårt stora utbud av utbildningar, skapar vi rätt miljö för dig att utveckla den karriär du vill ha!

Arkitektur är högt värderat på Capgemini, och därför har vi investerat mycket i utbildningar inom arkitekturprogram och forum där arkitekter kan dela och utveckla idéer. Så om du är intresserad av att gå mot arkitektur-området, finns det goda möjligheter för utveckling.

Vilka är vi

Capgemini Insights & Data, är ledande i Norden inom data, analys och AI. Vi är mer än 300 konsulter, fördelade på kontor i Stockholm, Göteborg, Malmö och Helsingborg. Våra tjänster inkluderar konsulttjänster inom Dataplattformar, Visual analytics, Data Trust, Data Science & AI, Advisory Services och Solution Services. Många av den nordiska marknadens ledande experter hör hemma i vår organisation, vilket ger oss den bästa möjliga positionen för att hjälpa våra kunder att lyckas på sin resa mot ett datadrivet företag. Vi erbjuder våra kunder allt från lokala leveranser till globala transformationsprojekt, där vår omfattande storlek i Norden, ger oss kompetens och kapacitet att verkligen göra skillnad.

Vem du är

För att kunna bli framgångsrik, tror vi att du kommer med tidigare erfarenhet av rollen som Data engineer.

Du behöver:

• Minst 2 års erfarenhet molnlösningar (Azure, AWS or GCP)

• Minst 2 års erfarenhet av ETL-verktyg såsom Spark, Pandas eller Azure Data Factory

• Erfarenhet av Databricks Lakehouse Arkitektur

• God förståelse av Databricks Plattformen

• Gedigen erfarenhet av Python

• Gedigen erfarenhet av SQL

• God förståelse för Spark

• Goda kunskaper av DevOps processer med git version control och CI/CD practices

• Goda kommunikationskunskaper i svenska och engelska

• Förmågan att jobba väl i ett team

Meriterande erfarenheter:

• Databricks: Delta Live Tables

• Databricks: Unity Catalog

• Software Engineering

• Erfarenhet av streamingsystem

• Data Modellering (Data Vault, Star Schema etc)

• Test Automation

• Erfarenhet av att sätta upp Azure, AWS eller GCP Infrastruktur

• Erfarenhet av infrastruktur som kodverktyg, exmeplvis som Terraform eller Biceps

• Spark Query Optimization-tekniker