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Resumen: Este puesto de Profesional Senior en Ingeniería de Datos diseña, construye y mantiene sistemas complejos de datos para habilitar el análisis y la generación de informes, asegurando un procesamiento eficiente y una accesibilidad óptima para la toma de decisiones. Aspectos destacados: 1. Desarrolla productos de datos complejos utilizando tecnologías avanzadas de ingeniería y nube 2. Construye y mantiene canalizaciones de datos en tiempo real y por lotes para una ingesta fluida 3. Colabora con equipos multifuncionales para garantizar que las soluciones de datos satisfagan las necesidades Postular 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 la gente ama. Y conectamos a las familias con artículos esenciales diarios: desde huevos hasta aceites comestibles, sal hasta productos para el cuidado de la piel, alimentos para animales hasta 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 con Cargill. Resumen del puesto El puesto de Profesional Senior en Ingeniería de Datos diseña, construye y mantiene sistemas complejos de datos que permiten el análisis y la generación de informes. Con supervisión mínima, este puesto garantiza que grandes volúmenes de datos se procesen de forma eficiente y estén disponibles para la toma de decisiones. 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 complejos de datos utilizando tecnologías avanzadas de ingeniería y basadas en la nube, asegurando que estén diseñados y construidos para ser escalables, sostenibles y robustos. CANALIZACIONES DE DATOS: Desarrolla y mantiene canalizaciones de datos en tiempo real y por lotes que facilitan la ingesta fluida de datos desde diversas fuentes, transforman los datos en información y los trasladan a almacenes 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 cumplan con 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. CANALIZACIONES DE IMPLEMENTACIÓN AUTOMATIZADAS: Desarrolla canalizaciones de implementación automatizadas para mejorar la eficiencia de las implementaciones de código con una gobernanza adecuada al propósito. MODELADO DE DATOS: Realiza modelados complejos de datos 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 refleja 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, data lakehouses y centros de datos, junto con capacidades relacionadas como ingesta, gobernanza, modelado y observabilidad. INGESTA DE DATOS: Competencia demostrada en herramientas de recopilación e ingesta de datos (Kafka, AWS Glue) y formatos de almacenamiento (Iceberg, Parquet). TRANSMISIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL: Experiencia en el desarrollo de canalizaciones de datos con arquitecturas y herramientas de transmisión en tiempo real (Kafka, Flink). MODELADO DE DATOS: Experticia 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 del esquema. 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 con Spark UI. PROGRAMACIÓN: Habilidades avanzadas de programación en Python, Java, Scala o lenguajes similares. Competencia experta en SQL para la 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 solicitudes de visas de trabajo para este puesto. #LI-NS7 #Estándar Empleador con Igualdad de Oportunidades, incluidas personas con discapacidad/veteranos. Postular ahora
