Senior Data Engineer

🕒 il y a 1 jour

🐊 Florida, Montana, +3 états de plus – Distant

🐊 Florida – Remote 🦬 Montana – Remote 🍂 Massachusetts – Remote 🚗 Michigan – Remote ⚓ Rhode Island – Remote

💵 $142 500 - $160 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

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1001 - 5000 employés

Fondée en 1973

🏥 Santé

💼 Conseil

💸 Finance

💰 Secondary Market en 2022-06

Healthcare • Consulting • Finance

AmeriLife est une organisation indépendante de premier plan spécialisée dans le marketing et un conseiller en investissements agréé aux États-Unis. Elle offre des solutions complètes en assurance et en finance aux agents, conseillers et consommateurs, avec pour objectif d'aider les personnes à vivre plus longtemps et en meilleure santé. AmeriLife collabore avec de nombreux assureurs, organisations de marketing financier (FMO) et experts du secteur pour fournir des solutions de santé et financières à des millions d'Américains chaque année. Avec un vaste réseau de plus de 300 000 agents et conseillers axés sur le client, AmeriLife propose des solutions technologiques avancées et des outils, comme l'Agent Xcelerator®, pour améliorer la qualité du service et la croissance des affaires. Leur engagement envers le leadership est évident à travers leur réseau de distribution étendu et des opportunités de partenariat innovantes.

Description

• Design and develop scalable Spark-based ETL and ELT pipelines • Build enterprise data products using Medallion Architecture • Develop Bronze, Silver, Gold, and Semantic data layers • Engineer reusable enterprise data assets for business consumption • Optimize large-scale distributed data processing workloads • Build native Databricks solutions using Spark, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, SQL Warehouses, and Delta Live Tables • Optimize cluster performance and workload efficiency • Implement automated deployment pipelines and CI/CD practices • Develop scalable Lakehouse solutions • Design dimensional models for business consumption • Build Data Vault 2.0 models for enterprise integration • Develop semantic models and curated data products • Support Master Data Management initiatives • Implement enterprise data quality validations • Develop metadata-driven engineering solutions • Enable lineage, governance, and traceability • Ensure production-ready engineering standards • Partner with Architects, Product Owners, Business Analysts, and Data Scientists • Participate in architecture reviews and code reviews • Mentor junior engineers • Drive engineering best practices across the organization

🎯 Exigences

• Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Information Systems, or related field • 7+ years of Data Engineering experience • 3+ years of hands-on Databricks experience • Strong expertise in Apache Spark, including PySpark and SQL • Deep knowledge of Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, and Lakehouse architecture • Advanced SQL development skills • Experience building enterprise-scale ETL/ELT pipelines • Experience with Azure cloud services • Strong Git, CI/CD, and DevOps practices • Experience with performance tuning and optimization • Insurance or Financial Services experience preferred • Data Vault 2.0 certification or implementation experience preferred • Experience with dbt, Terraform, and Azure DevOps preferred • Experience building metadata-driven frameworks preferred • Experience with Master Data Management preferred • Experience developing enterprise semantic models preferred • Familiarity with data quality frameworks and data governance preferred • Experience enabling AI and analytics through trusted enterprise data products preferred • Employment offer contingent upon successful background screening

🏖️ Avantages

• Discretionary annual bonus eligibility • PTO • Medical insurance • Dental insurance • Vision insurance • Retirement savings • Disability insurance • Life insurance