Leitender Dateningenieur in Nordea Bank ABP

Willkommen im Capability Area Data Engineering-Team. Wir schaffen Mehrwert durch den Aufbau verteilter und hochgradig parallelisierter Datenverarbeitungspipelines, die riesige Datenmengen verarbeiten. Wir nutzen Scala und Spark, um Unternehmensdaten anzureichern und zu transformieren, um Suche, Datenvisualisierung und erweiterte Analysen zu ermöglichen. Als Senior Data Engineer spielen Sie eine wertvolle Rolle bei der Entwicklung einer leistungsstarken, flexiblen, robusten, skalierbaren und leicht zu wartenden globalen Reporting-Lösung für die Bank.

Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, glauben wir, dass Sie:

• kooperativ sind und Ihre Erwartungen durch Kommunikation und Teamarbeit erfüllen
• Neugierig, reaktionsschnell und fähig sind die Bedürfnisse anderer verstehen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen
• Qualitativ arbeiten und danach streben, die Dinge immer besser zu machen
• Ein hohes Maß an Eigenmotivation haben

Ihre Erfahrung und Ihr Hintergrund: 

• Erfahrung in der Arbeit mit agilen Methoden
• Erfahrung in Unit-Tests mit dem Framework ScalaTest oder ähnlichem
• Programmiererfahrung mit Scala oder Java und Bereitschaft, Scala zu lernen
• Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungs-Engines wie Spark

Willkommen im Capability Area Data Engineering-Team. Wir schaffen Mehrwert durch den Aufbau verteilter und hochgradig parallelisierter Datenverarbeitungspipelines, die riesige Datenmengen verarbeiten. Wir nutzen Scala und Spark, um Unternehmensdaten anzureichern und zu transformieren, um Suche, Datenvisualisierung und erweiterte Analysen zu ermöglichen. Als Senior Data Engineer spielen Sie eine wertvolle Rolle bei der Entwicklung einer leistungsstarken, flexiblen, robusten, skalierbaren und leicht zu wartenden globalen Reporting-Lösung für die Bank.

,[Aufbau einer verteilten und hochgradig parallelisierten Big-Data-Verarbeitungspipeline, die riesige Datenmengen (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten) nahezu in Echtzeit verarbeitet. Nutzen Sie Spark, um Unternehmensdaten anzureichern und zu transformieren, um Suche, Datenvisualisierung usw. zu ermöglichen Erweiterte Analysen, enge Zusammenarbeit mit Analysten und Geschäftsinteressenten zur Entwicklung von Analysemodellen, kontinuierliche Bereitstellung auf Hadoop und anderen Big-Data-Plattformen, Automatisieren von Prozessen, wo möglich und wiederholbar und zuverlässig, enge Zusammenarbeit mit dem QA-Team.] Beispiele: Unit-Tests, Scala, Spark, Robot Framework, Jira, Confluence, Hadoop, Snowflake Zu den Vorteilen gehören: Sportabonnement, private Gesundheitsversorgung, internationale Projekte, Schulungsbudget, kleine Teams, Remote-Arbeit (noch nicht bekannt), außerbetriebliche Atmosphäre, flexible Arbeitszeiten, internationales Umfeld und Projekte, jährlich Bonus aus dem Firmenumsatz, zusätzliche bezahlte Feiertage, kostenloser Kaffee, Kantine, Fahrradabstellplatz, Spielzimmer, Dusche, Mobiltelefon, Inhouse-Schulungen, Inhouse-Hack-Days, modernes Büro, Startup-Atmosphäre, keine Kleiderordnung, Schlaf- und Pausenräume.