Ingeniero de Datos - Snowflake

Data Engineer
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Charger Logistics Inc. es un transportista de clase mundial con ubicaciones en toda América del Norte. Con más de 20 años de experiencia proporcionando las mejores soluciones logísticas, 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 en su experiencia y avanzar en su carrera. Somos una organización de mentalidad emprendedora que acoge y apoya las ideas y estrategias individuales. Actualmente estamos expandiéndonos y buscamos incorporar a un Ingeniero de Datos motivado y experimentado a nuestro equipo.

Responsabilidades:

Entender los requisitos y procesos comerciales en torno a la ejecución de modelos de analítica avanzada.
Desarrollar tuberías de datos de extremo a extremo desde la ingesta hasta la analítica visual con Python, SQL y Snowflake.
Gestionar, mejorar, mantener y apoyar nuestro lago de datos basado en Snowflake.
Apoyar a nuestros desarrolladores de inteligencia de negocios para proporcionar analíticas visuales asombrosas.
Desarrollar, mantener y respaldar nuestra biblioteca de funciones analíticas escritas en Python, SQL, Snowflake, PySpark y Matillion.
Participar en nuestra iteración de datos ágil y de ritmo rápido para entregar nuevas capacidades de manera oportuna.
Aprovechar las principales características de Snowflake para el procesamiento, los derechos, la ingesta, la transformación y el intercambio de datos.
Colaborar con científicos de datos, analistas de datos financieros, ingenieros de software y otros ingenieros de datos para implementar soluciones poderosas que aprovechen la nube, big data, NLP y ML.
Construir modelos de aprendizaje automático con técnicas de analítica avanzada para ampliar nuestras capacidades y entregar un nuevo valor comercial.
Capturar y presentar ideas de negocio basadas en datos.
Establecer procesos automatizados, eficientes, escalables para análisis de datos a gran escala, desarrollo de modelos, validación de modelos e implementación de modelos.
Trabajar de cerca con los equipos de ingeniería de software para impulsar las 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 recolección de datos primarios, y proporcionar recomendaciones sobre la ampliación de nuevos métodos de manera más amplia.

Requisitos

Grado universitario o equivalente en analítica de datos, estadísticas, matemáticas o informática, con un mínimo de 3 años de experiencia relevante.
3+ años de experiencia práctica en Snowflake en un rol de Ingeniero de Datos.
Debe estar certificado en Snowflake o 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.
Sería bueno tener experiencia en Airflow y Matillion Studio.
Experiencia en el procesamiento de big data y en el desarrollo de Python y SQL para grandes cantidades de datos.
Considerable experiencia con pruebas unitarias e integración.
Excelentes habilidades analíticas, de narración de historias y de resolución de problemas.
Capacidad para traducir/comunicar recomendaciones analíticas a miembros del equipo tanto técnicos como no técnicos.
Sólido entendimiento de técnicas de análisis cuantitativo (univariante y multivariante).
Experiencia con modelado predictivo y aprendizaje automático.
Fuerte 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 datos.
Capacidad para trabajar con datos con una ambigüedad significativa, desarrollar enfoques creativos para problemas analíticos e interpretar datos y resultados desde una perspectiva empresarial/industrial.