Ingeniero de Datos

Data Engineer
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Charger Logistics Inc. es una empresa de transporte basada en activos de clase mundial con localizaciones en toda América del Norte. Con más de 20 años de experiencia proporcionando las mejores soluciones de logística, Charger Logistics se ha transformado en un proveedor de transporte de clase mundial y continúa creciendo.

Charger Logistics invierte tiempo y apoyo en sus empleados para proporcionarles el espacio para aprender y crecer su experiencia y progresar. Somos una organización con mentalidad emprendedora que acoge y apoya ideas y estrategias individuales. Actualmente estamos expandiéndonos y buscamos agregar a nuestro equipo un Data Engineer motivado y con experiencia.

Responsabilidades:

Entender los requerimientos de negocio y los procesos alrededor de la ejecución de modelos analíticos avanzados.
Desarrollar flujos de datos de extremo a extremo desde la ingesta hasta las analíticas visuales con Python, SQL y Snowflake.
Gestionar, mejorar, mantener y dar soporte a nuestro lago de datos basado en Snowflake.
Soportar a nuestros desarrolladores de inteligencia de negocios para proporcionar impresionantes análisis visuales.
Desarrollar, mantener y soportar nuestra biblioteca de funciones analíticas escritas en Python, SQL, Snowflake, PySpark y Matillion.
Participar en nuestras rápidas iteraciones de datos ágiles para ofrecer nuevas capacidades en un tiempo oportuno.
Aprovechar las características clave de Snowflake para el procesamiento, permisos, ingesta, transformación y compartición de datos.
Colaborar con científicos de datos, analistas de datos financieros, ingenieros de software y otros ingenieros de datos para implementar poderosas soluciones que aprovechen la nube, los grandes datos, NLP y ML.
Construir modelos de aprendizaje automático con técnicas de análisis avanzado para extender nuestras capacidades y ofrecer nuevo valor de negocio.
Capturar y presentar ideas de negocio respaldadas por datos.
Establecer procesos escalables, eficientes, automatizados para análisis de datos a gran escala, desarrollo de modelos, validación de modelos e implementación de modelos.
Trabajar estrechamente con equipos de ingeniería de software para impulsar implementaciones de modelos en tiempo real y la creación de nuevas características.
Aprovechar las fuentes de datos existentes, identificar y minar datos de nuevas fuentes, identificar oportunidades para y ejecutar esfuerzos de recopilación de datos primarios, y proporcionar recomendaciones sobre cómo escalar nuevos métodos de manera más amplia.

Requisitos

Grado universitario o equivalente en análisis de datos, estadísticas, matemáticas o informática, con un mínimo de 3 años de experiencia relevante.
3+ años de experiencia práctica con Snowflake en un rol de Ingeniero de Datos.
Debe estar certificado en Snowflake o debería tener experiencia en Snowflake. Se prefiere la certificación SnowPro® Advanced: Data Engineer.
Excelente conocimiento de Python, Matillion y SQL
Se prefiere experiencia en Azure ML Studio.
Es bueno tener experiencia en Airflow y Matillion Studio.
Experiencia en procesamiento de big data y en el desarrollo de Python y SQL para grandes cantidades de datos.
Experiencia considerable con pruebas unitarias e integración.
Excelentes habilidades analíticas, de narración de historias y de resolución de problemas.
Habilidad para traducir/comunicar recomendaciones analíticas tanto a miembros del equipo técnicos como no técnicos.
Fuerte comprensión de las técnicas de análisis cuantitativo (univariante y multivariante).
Experiencia con modelado predictivo y aprendizaje automático.
Amplia experiencia con técnicas analíticas estadísticas, minería de datos, aprendizaje automático y modelos predictivos usando Python, R , PySpark, Matillion o herramientas similares.
Experiencia utilizando lenguaje de scripting para recoger, organizar y manipular data.
Habilidad para trabajar con datos con significativa ambigüedad, desarrollar enfoques creativos a problemas analíticos, e interpretar datos y resultados desde una perspectiva de negocio/industria.