Associate Director - Data Engineering Lead

En Lilly, unimos el cuidado con el descubrimiento para mejorar la vida de las personas en todo el mundo. Como líder mundial en el sector sanitario con sede en Indianápolis, Indiana, nuestros 39,000 empleados en todo el mundo trabajan para descubrir y llevar medicamentos que cambian la vida a quienes lo necesitan, mejorar la comprensión y gestión de enfermedades y devolver a nuestras comunidades a través de la filantropía y el voluntariado. Priorizamos poner a las personas primero y estamos buscando individuos apasionados y determinados a impactar significativamente la salud global.

Estamos en una misión para transformar el Sistema de Gestión de Calidad (QMS) de Lilly. Nuestro programa de transformación QMS de varios años tiene como objetivo simplificar, estandarizar y optimizar los procesos de QMS, innovar y crecer con nuevos sitios y asociaciones, y modernizar nuestra infraestructura de soluciones migrando a soluciones basadas en la nube y tecnologías avanzadas.

Liderazgo y Estrategia

• Liderar y mentorizar a un equipo de ingenieros de datos, fomentando una cultura de colaboración, innovación y excelencia.
• Definir y dirigir la estrategia de ingeniería de datos en alineación con los objetivos comerciales y los requisitos técnicos.
• Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos científicos de datos, analistas y partes interesadas comerciales, para comprender los requisitos de datos y traducirlos en soluciones de ingeniería viables.

Desarrollo de Tuberías de Datos

• Diseñar, desarrollar y mantener tuberías de datos escalables y eficientes para apoyar iniciativas de análisis de datos, informes y aprendizaje automático.
• Implementar las mejores prácticas para la ingestión, integración, transformación y almacenamiento de datos, asegurando la calidad, fiabilidad y accesibilidad de los datos.
• Automatizar procesos de tuberías de datos para mejorar la eficiencia utilizando herramientas como Apache Airflow, Apache Kafka y AWS Glue.

Ingestión e Integración de Datos

• Liderar el desarrollo de procesos de ingestión e integración de datos, obteniendo datos de varias fuentes internas y externas.
• Colaborar con las partes interesadas para definir los requisitos de ingestión de datos para la integración de datos en tiempo real y por lotes.
• Garantizar un flujo de datos sin interrupciones entre sistemas, optimizando los procesos de transferencia y transformación de datos para rendimiento y escalabilidad.

Expertise Técnica

• Mantenerse actualizado sobre tecnologías emergentes y tendencias en ingeniería de datos para mejorar continuamente nuestra infraestructura de datos.
• Proveer liderazgo técnico y orientación sobre las mejores prácticas de ingeniería de datos, estándares de codificación y técnicas de optimización de rendimiento.
• Participar en tareas prácticas de ingeniería de datos, incluyendo codificación, depuración y solución de problemas complejos de tuberías de datos.

Aseguramiento de la Calidad y Gobernanza

• Establecer y hacer cumplir estándares, políticas y procedimientos de ingeniería de datos para la calidad, consistencia y cumplimiento de datos.
• Implementar mecanismos de monitoreo y alerta para abordar proactivamente problemas en las tuberías de datos, asegurando una mínima interrupción de las operaciones comerciales.
• Colaborar con equipos de gobernanza de datos y seguridad para hacer cumplir medidas de privacidad y seguridad de datos en todo el ciclo de vida de los datos.

Responsabilidades del Pod Persistente

• Liderar el soporte y la mejora de soluciones desde una perspectiva de pod persistente.
• Crear métricas de operaciones, medir la efectividad de los datos y promover la estabilidad operativa de los modelos.
• Trabajar con equipos de liderazgo en manufactura y calidad para alinearse con las necesidades operativas y estándares.

Compromiso con Proveedores y Socios

• Colaborar con proveedores y socios para aprovechar la expertise y tecnologías externas, asegurando la alineación con los objetivos y estándares organizacionales.
• Evaluar y seleccionar proveedores y socios adecuados para apoyar iniciativas de datos e inteligencia artificial, fomentando relaciones sólidas y logrando resultados exitosos.

• Habilidades de