Ingeniero de Operaciones de Datos - Ingeniero de Software - Tecnología

Descripción de la Compañía

Acerca de Merkle

Merkle, una compañía de dentsu, es una empresa líder en la gestión de experiencias del cliente impulsada por datos (CXM) que se especializa en la entrega de experiencias de cliente únicas y personalizadas a través de plataformas y dispositivos. Durante más de 30 años, compañías Fortune 1000 y organizaciones sin ánimo de lucro líderes se han asociado con Merkle para maximizar el valor de sus carteras de clientes. El legado de la empresa en datos, tecnología y análisis forma la base para su inigualable habilidad para entender las percepciones del consumidor que dirigen estrategias de marketing hiperpersonalizadas. Sus fortalezas combinadas en consultoría, creatividad, medios, análisis, datos, identidad, CX/comercio, tecnología y fidelidad y promociones impulsan resultados de marketing mejorados y ventaja competitiva. Con más de 14,000 empleados, Merkle tiene su sede en Columbia, Maryland, con más de 50 oficinas adicionales en las Américas, EMEA y APAC. Para obtener más información, contacte a Merkle en
1-877-9-Merkle o visite www.merkle.com.

Descripción del Puesto

Rol adicional y responsabilidades:

• Aplicar habilidades técnicas sólidas en un equipo de ingeniería de datos que construye tecnología líder en la industria

• Desempeñar un rol activo en el equipo para ayudar a diseñar, implementar y lanzar eficientes y confiables tuberías de datos que mueven datos a través de varias plataformas, incluyendo Almacén de Datos, cachés en línea y sistemas en tiempo real.

• Crear una arquitectura de datos que sea flexible, escalable y consistente para uso multifuncional y que esté alineada con las necesidades comerciales de los interesados.

• Desplegar la orquestación de flujos de trabajo y demostrar experiencia en modelado de datos, desarrollo de ETL y almacenamiento de datos.

• Construir herramientas líderes en la industria para aumentar la productividad de los analistas de datos, los científicos de datos y los especialistas en marketing.

• Ayudar a la organización de marketing a convertirse en una organización 100% impulsada por datos construyendo una plataforma de datos de próxima generación que aporte datos precisos y oportunos a los especialistas en marketing.

• Validar los elementos de datos comerciales de ingeniería de datos, los diseños de arquitectura de inteligencia comercial y organizacional para las áreas funcionales de ingeniería, desde los cuadros de mando, los lagos de datos, las operaciones de datos, ML - IA, y los procesos de entrada y salida ascendentes/descendentes.

• 4+ años de experiencia en la industria en ingeniería de datos, ciencia de datos o campo relacionado con un historial de manipulación, procesamiento y extracción de valor de grandes conjuntos de datos.

• Experiencia en la construcción y gestión de tuberías de datos y repositorios en entornos en la nube como Google Cloud, Microsoft Azure o AWS.

• Se requiere experiencia en Airflow.

• Experiencia en la extracción/limpieza de datos y la generación de conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos transaccionales utilizando Spark SQL, SQL, Python y PySpark en la nube.

• Experiencia en la optimización de las tuberías de Spark en Dataproc, Databricks o tecnologías similares.

• Fuertes habilidades de comunicación oral y escrita a todos los niveles; capacidad para comunicar información compleja sobre el comportamiento del cliente tanto a socios funcionales como a la Dirección Ejecutiva.

• Abierto a la exploración de ideas con sólidas habilidades para resolver problemas y habilidades analíticas

• Demostrada fortaleza en crear asociaciones y en la construcción de relaciones con otras funciones y asociados dentro de la organización

Calificaciones

Grado BA/BS en Ciencias de la Computación, cualquier disciplina de ingeniería, estadística, sistemas de información u otro campo cuantitativo

Información adicional

Habilidades que sería bueno tener:

Python
GCP (Big Query)
Spotfire/Qlikview/PowerBI
Técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado (agrupamiento, decisión Tabla)
Técnicas de Modelado (regresión lineal, regresión logística, pronóstico)
SQL
Modelado de conjunto, XGBoost, minería de texto
Servicios de análisis
IC Senior
Analista Senior
Hive, Spark (PySpark), Hadoop, ambiente de Big data
Áreas especificas de experiencia
Retail, dominio de comercio electrónico