Descripción
Resumen:
El puesto de Ingeniería Senior de Datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos para permitir un análisis y generación de informes eficientes, garantizando que los datos estén accesibles para la toma de decisiones.
Aspectos destacados:
1. Diseñar, construir y mantener sistemas de datos complejos
2. Desarrollar productos de datos complejos mediante tecnologías avanzadas de ingeniería y nube
3. Construir prototipos e implementar marcos de ingeniería de datos
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Cargill se compromete a ofrecer soluciones alimentarias y agrícolas para nutrir al mundo de forma segura, responsable y sostenible. Ubicados en el corazón de la cadena de suministro, colaboramos con agricultores y clientes para adquirir, fabricar y entregar productos esenciales para la vida.
Nuestros 155 000 miembros del equipo innovan con propósito, brindando a los clientes los elementos esenciales para la vida, lo que permite que las empresas crezcan, las comunidades prosperen y los consumidores vivan bien. Con más de 160 años de experiencia como empresa familiar, miramos hacia el futuro sin dejar de ser fieles a nuestros valores. Ponemos a las personas en primer lugar. Aspiramos a mayores logros. Hacemos lo correcto —hoy y por generaciones venideras.
Propósito y impacto del puesto
El puesto de Ingeniería Senior de Datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos que posibilitan el análisis y la generación de informes de datos. Con supervisión mínima, este puesto garantiza que grandes volúmenes de datos se procesen de forma eficiente y estén disponibles para la toma de decisiones. Sería beneficioso contar con experiencia en Snowflake, así como con dominio de técnicas modernas de gestión de datos. También sería valorado un conocimiento previo sobre datos aplicados al análisis del comercio de materias primas.
Responsabilidades clave
INFRAESTRUCTURA DE DATOS: Prepara la infraestructura de datos para respaldar el almacenamiento y la recuperación eficientes de los datos.
FORMATOS DE DATOS: Examina y resuelve los formatos de datos adecuados para mejorar la usabilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización.
SOLUCIONES DE DATOS Y ANALÍTICAS: Desarrolla productos y soluciones de datos complejos mediante tecnologías avanzadas de ingeniería y basadas en la nube, asegurando que estén diseñados y construidos para ser escalables, sostenibles y robustos.
CANALES DE DATOS: Desarrolla y mantiene canales de datos por lotes y en tiempo real que faciliten la ingesta fluida de datos desde diversas fuentes, transformen los datos en información y los trasladen a almacenes de datos como lagos de datos, almacenes de datos y otros.
SISTEMAS DE DATOS: Revisa los sistemas y arquitecturas de datos existentes para identificar áreas de mejora y optimización.
GESTIÓN DE INTERESADOS: Colabora con equipos multifuncionales de datos y analíticas avanzadas para recopilar requisitos y garantizar que las soluciones de datos satisfagan las necesidades funcionales y no funcionales de diversos socios.
MARCOS DE DATOS: Construye prototipos complejos para probar nuevos conceptos e implementa marcos y arquitecturas de ingeniería de datos que mejoren las capacidades de procesamiento de datos y apoyen iniciativas de analítica avanzada.
CANALES AUTOMATIZADOS DE IMPLEMENTACIÓN: Desarrolla canales automatizados de implementación para mejorar la eficiencia de las implementaciones de código, con una gobernanza adecuada al propósito.
MODELADO DE DATOS: Realiza modelados de datos complejos conforme a la tecnología del almacén de datos, para garantizar un rendimiento y una accesibilidad sostenibles.
Calificaciones
Requisito mínimo de 4 años de experiencia laboral relevante. Normalmente implica 5 años o más de experiencia relevante.
Calificaciones preferidas:
ENTORNOS EN LA NUBE: Experiencia en el desarrollo de sistemas de datos en plataformas en la nube principales (AWS, GCP, Azure).
ARQUITECTURA DE DATOS: Experiencia práctica en la construcción de arquitecturas modernas de datos, incluidos lagos de datos, lagohouses de datos y centros de datos, junto con capacidades relacionadas tales como ingesta, gobernanza, modelado y observabilidad.
INGESTA DE DATOS: Competencia demostrada en recolección e ingesta de datos (herramientas como Kafka, AWS Glue) y formatos de almacenamiento (Iceberg, Parquet).
TRANSMISIÓN DE DATOS: Experiencia en el desarrollo de canales de datos con arquitecturas y herramientas de transmisión (Kafka, Flink).
MODELADO DE DATOS: Experiencia especializada en transformación y modelado de datos mediante frameworks basados en SQL y herramientas de orquestación (dbt, AWS Glue, Airflow). Experiencia profunda en conceptos de modelado como SCD y evolución de esquemas.
TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Amplia experiencia en el uso de Spark para la transformación de datos, incluyendo transmisión en tiempo real, ajuste de rendimiento y depuración mediante la interfaz de usuario de Spark.
PROGRAMACIÓN: Habilidades avanzadas de programación en Python, Java, Scala o lenguajes similares. Competencia experta en SQL para manipulación y optimización de datos.
DEVOPS: Experiencia demostrada en prácticas DevOps, incluida la gestión de código, CI/CD y estrategias de implementación.
GOBERNANZA DE DATOS: Amplia experiencia en principios de gobernanza de datos, incluidas consideraciones sobre calidad, privacidad y seguridad de los datos en el desarrollo y consumo de productos de datos.
La empresa no patrocinará visas de trabajo para los solicitantes de este puesto.
Empleador de Igualdad de Oportunidades, incluidos personas con discapacidad y veteranos.
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Tiempo completo
Presencial
Colorado
