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Key Responsibilities Build Data Pipelines: Develop and support scalable data pipelines and ETL/ELT workflows. Data Ingestion & Integration: Ingest data from SAP, APIs, databases, flat files, and cloud platforms. Data Transformation: Build transformations using Python, PySpark, and SQL. Data Modeling & STTM: Support STTM, semantic layers, and data modeling for analytics. Support Analytics & AI/ML: Prepare datasets for reporting, AI/ML, and advanced analytics. Monitor & Troubleshoot: Track pipeline health and resolve failures, performance, and data quality issues. Data Operations: Support incident triage, root cause analysis, and operational monitoring. BI Collaboration: Support Power BI datasets, semantic models, and reporting solutions. DevOps & CI/CD: Assist with deployments, testing, and automation. Agile Delivery: Participate in sprint planning, stand-ups, and retrospectives. Documentation: Create runbooks, designs, and technical documentation. Automation & AI: Explore automation and AI-driven improvements. Monitoring & Troubleshooting: Learn how to monitor platform health, data refreshes, workloads, and integrations; help investigate and troubleshoot failures or performance issues. Incident & Problem Resolution:Support issue resolution by partnering with senior engineers to perform basic root-cause analysis and document fixes and learnings. Learning & Development Opportunities
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Pursuing a degree in Computer Science, Data Engineering, Data Science, or related fields. Basic knowledge of SQL and relational databases. Programming in Python and/or PySpark. Understanding of ETL/ELT, data modeling, or STTM concepts. Familiarity with Databricks, Snowflake, Azure, ADF, ADLS, or Power BI is a plus. Exposure to AI/ML, CI/CD, or DevOps is beneficial. Strong problem-solving and analytical skills. Strong communication and teamwork skills. Self-motivated with a willingness to learn.
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