Data Engineer I - Data Engineering

Nasi członkowie zespołu są sercem wszystkiego, co robimy. W Cencora jesteśmy zjednoczeni w naszej odpowiedzialności za tworzenie zdrowszej przyszłości i każda osoba tutaj jest niezbędna do realizacji tego celu. Jeśli chcesz robić różnicę w centrum zdrowia, dołącz do naszej innowacyjnej firmy i pomóż nam poprawiać życie ludzi i zwierząt na całym świecie. Aplikuj już dziś!

Główne obowiązki i odpowiedzialności:

• Współpraca z interesariuszami biznesowymi w celu identyfikacji problemów biznesowych, możliwości i inicjatyw, dla których modele analityczne mogą dostarczyć wglądów kierujących rozwojem rozwiązań.
• Konceptualizacja, projektowanie i rozwijanie modeli analitycznych w celu rozwiązania złożonych problemów biznesowych, odkrywania wglądów i identyfikowania możliwości za pomocą podejścia opartego na hipotezach.
• Przekładanie danych na informacje i wglądy z jasną analizą scenariuszy, wpływem biznesowym i planami wykonawczymi w celu wywołania wpływu.
• Współpraca z członkami zespołu w celu zawarcia dokładnych i istotnych danych do modeli uczenia maszynowego, identyfikowania potencjalnych źródeł danych zastępczych oraz projektowania rozwiązań analitycznych uwzględniających przyszłe potrzeby, infrastrukturę i wymagania bezpieczeństwa.
• Przeprowadzanie analiz danych oraz projektowanie i rozwijanie umiarkowanie złożonych algorytmów analitycznych.
• Modelowanie i opracowywanie scenariuszy biznesowych wpływających na krytyczne procesy biznesowe i decyzje.
• Współpraca z ekspertami przedmiotowymi w celu wyboru odpowiednich źródeł informacji, przekształcania wymagań biznesowych w dostęp semantyczny, konceptualne, logiczne i fizyczne modele danych.
• Przeprowadzanie profilowania danych i procedur prewencyjnych w celu poprawy jakości danych; używanie technologii do eksploatacji i analizy surowych danych.
• Identyfikowanie możliwości i wsparcie rozwoju zautomatyzowanych rozwiązań w celu poprawy jakości danych w firmie.
• Kodowanie, testowanie, debugowanie i dokumentowanie złożonych programów oraz ulepszanie istniejących programów w celu zapewnienia, że systemy przetwarzania danych spełniają wymagania użytkowników.
• Opracowywanie specyfikacji dla raportów specyficznych dla klienta i użytkownika, w tym wykluczeń sieciowych, specjalnych okoliczności i niestandardowych elementów danych.
• Identyfikowanie złożonych obszarów w celu rozwiązywania nowych problemów technicznych i dostarczania innowacyjnych rozwiązań technicznych w zakresie nauki o danych i uczenia maszynowego.

• Projektowanie, rozwijanie, testowanie, wdrażanie i utrzymywanie systemów przetwarzania danych.
• Budowanie skalowalnych rurociągów danych za pomocą Azure Data Factory w celu ekstrakcji, transformacji i ładowania danych strukturalnych i niestrukturalnych.
• Wdrażanie bezpiecznego przechowywania i kontroli dostępu do danych wrażliwych za pomocą Azure Key Vaults.
• Wykorzystanie Azure Databricks do zaawansowanych zadań analitycznych, w tym zadań ETL i przepływów pracy uczenia maszynowego.
• Wykorzystanie podstaw Spark w celu optymalizacji wydajności zadań przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi w celu zrozumienia wymagań biznesowych i przekształcania ich w rozwiązania techniczne.
• Zapewnienie jakości danych