Leitender Big-Data-Ingenieur in Intellias

Vor Kurzem war ich von Intellias ausgegangen Tatjana Rudtschenko Tatjana Rudtschenko Der Kunde stellt intelligente Schneidemaschinen her, die mit einer benutzerfreundlichen App, einer ständig wachsenden Materialsammlung und wichtigen Bastelutensilien arbeiten und Ihnen dabei helfen, fast alles zu entwerfen und zu personalisieren – individuelle Karten, einzigartige Kleidung, Alltagsgegenstände und vieles mehr. Sie sind eine lebhafte weltweite Gemeinschaft, ein Mittel zur Verbindung und ein Ventil für ungezügelte Kreativität. Wir stellen schwierige Fragen, denken über Ideen außerhalb unserer eigenen nach und arbeiten zusammen, um etwas zu schaffen, das größer ist als wir selbst. Da der Kunde in China, Großbritannien, Australien, Neuseeland sowie Europa und Südamerika wächst, sind wir auf einem unaufhaltsamen Weg und befriedigen den angeborenen kreativen Drang auf der ganzen Welt. Der Kunde ist auf der Suche nach einem Senior Big Data Engineer als Verstärkung Ihr Data Platform-Team unterstützt die Zukunft von KI/ML. Der ideale Kandidat wird Daten aus verschiedenen Ressourcen entwerfen, erstellen und integrieren und Big-Data-Pipelines verwalten, die leicht zugänglich sind und die Leistung des Big-Data-Ökosystems des Kunden optimieren. Der ideale Kandidat ist ein erfahrener Data-Wrangler, der Softwareentwickler, Datenbankarchitekten usw. unterstützt Datenanalysten zu Geschäftsinitiativen. Sie müssen selbstständig sein und sich mit der Unterstützung der Datenanforderungen von funktionsübergreifenden Teams, Systemen und technischen Lösungen auskennen. Anforderungen: 5 Jahre oder mehr Erfahrung in der Leitung moderner Datenplattformen und der Lösung von Geschäftsproblemen mithilfe von Daten und fortschrittlichen Analysemethoden. Erfahrung mit Cloud-Daten-Stack-Lösungen wie z wie AWS, GCP, Azure, Snowflake, DBT, Airflow, StitchErfahrung, Code auf Produktionsebene für Datenpipelines und Echtzeitanwendungen zu schreiben und zu einem großen Code-Repository beizutragen. Bedeutende Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten in großem Maßstab und Komfort mit einer Vielzahl verschiedener Stores (Schlüsselwert, Dokument, spaltenförmig usw.) sowie herkömmliche RDBMS und Data Warehouses. Verantwortlichkeiten: Data Engineering Stack: Strukturieren Sie die Big-Data-Infrastruktur gemäß der aktuellen und zukünftigen Technologie-Roadmap des Kunden. Entwickeln, entwerfen und implementieren Sie zentrale Data-Engineering- und Data-Warehouse-Frameworks zur Unterstützung wichtiger Unternehmensdateninitiativen, z. B. Personalisierung, Kundendatenplattform. Datenqualität und Governance: Entwerfen und erstellen Sie ein Framework zur Überwachung der Datenqualität, um die Datenvollständigkeit und Datenintegrität in der Datenplattform sicherzustellen. Setzen Sie sich für Sicherheit und Governance ein und stellen Sie sicher, dass das Data-Engineering-Team alle Unternehmensrichtlinien einhält. Datenintegration: Legen Sie die solide Grundlage für die Datenintegration neuer Datenquellen. Bieten Sie einem Team aus Einzelmitarbeitern die direkte und kontinuierliche Führung bei der Entwicklung, dem Aufbau und der Wartung hochskalierbarer PredIntelligente und moderne Datenpipeline. Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit dem Front-End-Team zusammen, um ein effizientes Datenmodell zu entwerfen. Arbeiten Sie eng mit dem Business Intelligence- und Data Science-Team zusammen, um eine Datenplattform als Service bereitzustellen. Arbeiten Sie mit dem Data Science-Team zusammen, um ML-Modelle bereitzustellen Mehr anzeigen Weniger anzeigen Positionsebene Oberstufe der Sekundarstufe Art der Beschäftigung Vollzeit Arbeitspflichten Maschinenbau Branchen Ingenieurdienstleistungen