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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2016

🤝 B2B

🎯 Rekrutierung

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions ist ein Unternehmen, das sich auf Nearshoring, IT-Talentakquisition und Beratung spezialisiert hat, um Unternehmen beim globalen Wachstum zu unterstützen, insbesondere in Mexiko, LATAM und den Vereinigten Staaten. Sie bieten maßgeschneiderte Lösungen, die Talentakquisition, Personalmanagement sowie die Integration von Technologie und künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Geschäftsprozessen umfassen. Mit einem starken Fokus auf strategische Beratung zielt VALCE darauf ab, Technologie, Talente und greifbare Ergebnisse zu verknüpfen. Sie verfügen über ein robustes Netzwerk von IT-Experten und eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei erfolgreichen Vermittlungen und Projekterweiterungen.

Beschreibung

• Support projects leveraging an agile delivery model through requirements gathering and documentation, data ingestion pipeline development, and technical testing. • Contribute to project delivery in the following ways: • Add configurations for data enrichments such as lookups, type conversions, calculations, and concatenations • Add data quality rules • Connect to new data sources • Map multiple sources into a single output • Interpret error messages to troubleshoot data pipelines • Create outputs that facilitate reporting, dashboarding, and semantic modeling for tools such as Tableau and Power BI • Test data pipelines to ensure accuracy • Work closely with our clients as part of the development team to gather technical requirements and develop solutions • Coordinate activities with data source application owners to understand the underlying data, ensure integration and data integrity • Build relationships with clients through written and verbal communication

🎯 Anforderungen

• 2+ years of hands-on professional development experience, consulting experience preferred. • 1+ years of experience working with Databricks • Experience writing complex SQL queries related to data manipulation strategies • Experience building or working with metadata-driven ETL / ELT patterns and concepts. • Experience with Spark, Databricks, Kafka, Kinesis, Hadoop, and/or Lambda. • Exposure using ETL tools (Azure Data Factory, AWS Glue, Informatica, Talend, IBM DataStage, etc.), database platforms (Snowflake, Redshift, Azure Synapse, or Oracle), and data visualization tools (Tableau, Power BI, Looker). • Experience in technical testing, issue identification and resolution • Strong verbal and written communication skills