Gerente de Ingeniería de Datos

Descripción

Resumen: El Gerente de Ingeniería de Datos establece objetivos y lidera a un equipo responsable del diseño, construcción y mantenimiento de sistemas de datos robustos para análisis e informes. Aspectos destacados: 1. Dirigir el desarrollo de productos de datos utilizando tecnologías de big data y nube 2. Supervisar el desarrollo de canalizaciones automatizadas de implementación para mejorar la eficiencia 3. Gestionar y desarrollar un equipo de profesionales de ingeniería de datos Postularse ahora El tamaño y la escala de Cargill nos permiten generar un impacto positivo en el mundo. Nuestra misión es nutrir al mundo de forma segura, responsable y sostenible. Somos una empresa familiar que proporciona alimentos, ingredientes, soluciones agrícolas y productos industriales esenciales para la vida. Conectamos a los agricultores con los mercados para que puedan prosperar. Conectamos a los clientes con ingredientes para que puedan elaborar comidas que las personas adoran. Y conectamos a las familias con artículos esenciales diarios: desde huevos y aceites comestibles hasta sal y productos para el cuidado de la piel, piensos y combustibles alternativos. Nuestros 160 000 colegas, que operan en 70 países, fabrican productos esenciales que tocan la vida de miles de millones de personas cada día. Únase a nosotros y alcance su propósito superior en Cargill. Propósito y repercusión del puesto El puesto de Gerente de Ingeniería de Datos establece metas y objetivos para lograr resultados operativos del equipo encargado del diseño, construcción y mantenimiento de sistemas de datos robustos que posibiliten el análisis y la generación de informes de datos. Este puesto lidera la implementación del proceso de extremo a extremo para garantizar que grandes volúmenes de datos se procesen de forma eficiente y estén disponibles para la toma de decisiones. Funciones esenciales SOLUCIONES DE DATOS Y ANALÍTICAS: Supervisa el desarrollo de productos y soluciones de datos mediante tecnologías de big data y basadas en la nube, asegurando que estén diseñados y construidos para ser escalables, sostenibles y robustos. CANALIZACIONES DE DATOS: Desarrolla y supervisa canalizaciones de datos en tiempo real y por lotes que facilitan la ingesta fluida de datos desde diversas fuentes, transforman dichos datos en información y los trasladan 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 liderar la identificación de áreas que requieren mejoras u optimización. INFRAESTRUCTURA DE DATOS: Supervisa la preparación de la infraestructura de datos para impulsar el almacenamiento y la recuperación eficientes de los datos. FORMATOS DE DATOS: Revisa y resuelve los formatos de datos adecuados para mejorar la usabilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización. GESTIÓN DE INTERESADOS: Colabora estrechamente con equipos multifuncionales de datos y análisis avanzados para capturar 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 y brinda orientación sobre la implementación de marcos y arquitecturas de ingeniería de datos que mejoren las capacidades de procesamiento de datos y apoyen iniciativas de análisis avanzado. CANALIZACIONES AUTOMATIZADAS DE IMPLEMENTACIÓN: Supervisa el desarrollo de canalizaciones automatizadas de implementación para mejorar la eficiencia de las implementaciones de código, con una gobernanza adecuada a su propósito. MODELADO DE DATOS: Guía al equipo en la realización del modelado de datos conforme a la tecnología del almacén de datos, para garantizar un rendimiento y una accesibilidad sostenibles. GESTIÓN DEL EQUIPO: Gestiona a los miembros del equipo para alcanzar los objetivos de la organización, asegurando la productividad, comunicando las expectativas de desempeño, alineando metas, brindando y solicitando retroalimentación, ofreciendo asesoramiento, midiendo el progreso, exigiendo responsabilidad, apoyando el desarrollo de los empleados, reconociendo los logros y las lecciones aprendidas, y creando condiciones favorables para que el talento florezca en una cultura de equipo inclusiva. Calificaciones Requisito mínimo de 4 años de experiencia laboral relevante. Normalmente implica 5 años o más de experiencia relevante. Calificaciones preferidas INGENIERÍA DE DATOS: Se prefiere fuertemente la experiencia en ingeniería de datos aplicada a datos financieros corporativos. ENTORNOS EN LA NUBE: Conocimiento de plataformas importantes en la nube (AWS, GCP, Azure). ARQUITECTURA DE DATOS: Experiencia con arquitecturas modernas de datos, incluidos lagos de datos, lagos de datos integrados (data lakehouses) y centros de datos (data hubs), junto con capacidades relacionadas como ingesta, gobernanza, modelado y observabilidad. INGESTA DE DATOS: Competencia en herramientas de recolección e ingesta de datos (Kafka, AWS Glue) y formatos de almacenamiento (Iceberg, Parquet). TRANSMISIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL: Conocimiento de arquitecturas y herramientas para transmisión en tiempo real (Kafka, Flink). MODELADO DE DATOS: Sólida experiencia en transformación y modelado de datos mediante marcos basados en SQL y herramientas de orquestación (dbt, AWS Glue, Airflow). Experiencia con conceptos de modelado como dimensiones de cambio lento (SCD) y evolución de esquemas. TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Familiaridad con el uso de Spark para la transformación de datos, incluida la transmisión en tiempo real, la optimización del rendimiento y la depuración mediante la interfaz de usuario de Spark. PROGRAMACIÓN: Competencia en programación con Python, Java, Scala u otros 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: Comprensión de los principios de gobernanza de datos, incluidas las 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 candidatos a este puesto. #HiPo Empleador con Igualdad de Oportunidades, incluidos personas con discapacidad/veteranos. 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