Data Engineer I - Data Engineering

Наші співробітники є серцем того, що ми робимо. У Cencora ми об'єднані в нашій відповідальності за створення здоровішого майбутнього, і кожен тут є важливим для досягнення цієї мети. Якщо ви хочете змінити ситуацію в центрі здоров'я, приєднуйтеся до нашої інноваційної компанії і допоможіть нам покращити життя людей і тварин скрізь. Застосуйте сьогодні!

Основні обов'язки:

• Працювати з зацікавленими сторонами бізнесу для визначення бізнес-проблем, можливостей та ініціатив, для яких аналітичні моделі можуть надати уявлення, що сприятимуть розвитку рішень.
• Концептуалізувати, проєктувати та розробляти аналітичні моделі для вирішення складних бізнес-проблем, виявлення інсайтів і визначення можливостей за допомогою підходу, що ґрунтується на гіпотезах.
• Перетворювати дані в інформацію та інсайти з чітким аналізом сценаріїв, бізнес-ефектами та планами виконання для стимулювання ефекту.
• Співпрацювати з членами команди для включення точних та релевантних даних у моделі машинного навчання, визначити потенційні проксі-джерела даних і розробляти рішення для бізнес-аналітики з урахуванням майбутніх потреб, інфраструктури та вимог безпеки.
• Проводити аналіз даних та розробляти та розробляти досить складні аналітичні алгоритми.
• Моделювати та формувати бізнес-сценарії, які впливають на критичні бізнес-процеси та рішення.
• Співпрацювати з експертами для вибору релевантних джерел інформації, перетворюючи бізнес-вимоги в семантичні доступи, концептуальні, логічні та фізичні моделі даних.
• Виконувати профілювання даних і запобіжні процедури для підвищення якості даних; використовувати технології для вилучення та аналізу сирих даних.
• Виявляти можливості та підтримувати розробку автоматизованих рішень для покращення якості корпоративних даних.
• Кодувати, тестувати, налагоджувати і документувати складні програми, а також удосконалювати існуючі програми, щоб забезпечити відповідність систем обробки даних вимогам користувачів.
• Розробляти специфікації для звітів клієнтів і користувачів, включаючи виключення з мережі, особливі обставини та спеціальні елементи даних.
• Ідентифікувати складні області для вирішення нових технічних проблем і надавати інноваційні технічні рішення в межах науки про дані та машинного навчання.

• Проєктувати, розробляти, тестувати, розгортати та підтримувати системи обробки даних.
• Будувати масштабовані потоки даних за допомогою Azure Data Factory для вилучення, перетворення та завантаження структурованих та неструктурованих даних.
• Реалізовувати безпечне зберігання та контролі доступу до конфіденційних даних за допомогою Azure Key Vaults.
• Використовувати Azure Databricks для завдань передової аналітики, включаючи ETL-завдання та робочі процеси машинного навчання.
• Використовувати основи Spark для оптимізації продуктивності завдань обробки великих даних.
• Співпрацювати з міжфункціональ