Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: El puesto de Ingeniero Senior de Datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos para permitir un análisis y reportes eficientes de los datos, lo que facilita la toma de decisiones. Aspectos destacados: 1. Diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos 2. Desarrolla productos y soluciones de datos escalables, sostenibles y robustos 3. Construye prototipos complejos e implementa marcos de ingeniería de datos Postularse ahora Cargill se compromete a ofrecer soluciones alimentarias y agrícolas para nutrir al mundo de forma segura, responsable y sostenible. Situados en el corazón de la cadena de suministro, colaboramos con agricultores y clientes para adquirir, producir 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 apartarnos de nuestros valores. Ponemos a las personas primero. Aspiramos a lograr más. Hacemos lo correcto: hoy y para las generaciones venideras. Propósito e impacto del puesto El puesto de Ingeniero Senior de Datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos que permiten el análisis y la generación de reportes de datos. Con mínima supervisión, este puesto garantiza que grandes volúmenes de datos sean procesados eficientemente y estén disponibles para la toma de decisiones. Sería beneficioso contar con experiencia en Snowflake, así como con competencia en técnicas modernas de gestión de datos. Se valorará especialmente una comprensión previa de los datos aplicados al análisis del comercio de materias primas. Responsabilidades clave INFRAESTRUCTURA DE DATOS: Prepara la infraestructura de datos para apoyar el almacenamiento y la recuperación eficiente 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 facilitan la ingesta fluida de datos desde diversas fuentes, transforman los 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 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 respalden 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 a su 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 importantes (AWS, GCP, Azure). ARQUITECTURA DE DATOS: Experiencia práctica en la construcción de arquitecturas modernas de datos, incluidos lagos de datos, lagos-casas de datos (data lakehouses) y centros de datos (data hubs), junto con capacidades relacionadas 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 EN TIEMPO REAL: Experiencia en el desarrollo de canales de datos con arquitecturas y herramientas de transmisión en tiempo real (Kafka, Flink). MODELADO DE DATOS: Experticia en transformación y modelado de datos mediante marcos basados en SQL y herramientas de orquestación (dbt, AWS Glue, Airflow). Experiencia profunda en conceptos de modelado como dimensiones de cambio lento (SCD) y evolución del esquema. TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Amplia experiencia en 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: 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, incluidas 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/veteranos. Para postularse mediante chat o mensaje de texto, haga clic en el botón Postularse ahora o use este enlace para crear un inicio de sesión y postularse. Postularse ahora
