Senior Data Engineer - Tech Lead

En Cargill, creemos que nuestra vasta dimensión y escala nos brindan la oportunidad única de impactar positivamente en el mundo. Nuestra misión es alimentar al mundo de manera segura, responsable y sostenible. Como una empresa de propiedad familiar, ofrecemos una gama diversa de productos esenciales, incluyendo alimentos, ingredientes, soluciones agrícolas y productos industriales, que son vitales para la vida diaria. Conectamos a los agricultores con los mercados, a los clientes con sus ingredientes deseados, y a las familias con productos esenciales diarios como huevos, aceites comestibles, sal, productos para el cuidado de la piel, alimentos para animales y combustibles alternativos. Con una presencia global de 160,000 colegas en 70 países, fabricamos productos que tocan la vida de miles de millones de personas cada día. Únete a Cargill y alcanza tu propósito superior.

Como Senior Data Engineer Tech Lead en Cargill, proporcionarás liderazgo técnico a un equipo que trabaja en toda la pila para diseñar, desarrollar y operar soluciones complejas, de alto rendimiento y centradas en datos. Utilizando nuestras capacidades y plataformas de datos integrales y modernas, tú y tu equipo jugarán un papel crítico en la habilitación de conocimientos analíticos y la optimización de procesos para los diversos y complejos entornos empresariales de Cargill. Formarás parte de un pequeño equipo que comparte tu pasión por construir soluciones innovadoras, resilientes y de alta calidad, mientras fomentas el crecimiento y el aprendizaje en conjunto.

• Colaborar con los interesados comerciales, propietarios de productos y miembros del equipo para definir requisitos y diseñar productos o soluciones.
• Participar en la toma de decisiones relacionadas con la arquitectura de solución de producto.
• Desarrollar productos o soluciones técnicas escalables, sostenibles y robustas utilizando tecnologías de big data y basadas en la nube.
• Realizar modelado de datos complejo y preparar datos en bases de datos para diversas herramientas analíticas, configurando y desarrollando canales de datos para optimizar los activos de datos.
• Proporcionar orientación técnica a lo largo de todas las fases del ciclo de vida del producto o solución.
• Construir prototipos complejos para probar nuevos conceptos y desarrollar ideas sobre marcos reutilizables, componentes y productos o soluciones de datos.
• Impulsar la adopción de nuevas tecnologías y métodos dentro del equipo de ingeniería de datos, sirviendo como modelo a seguir y mentor.
• Resolver problemas complejos de manera independiente con mínima supervisión, escalando problemas más complejos al personal adecuado.
• Otras funciones asignadas.

Cualificaciones Mínimas

• Título de licenciatura en un campo relacionado o experiencia equivalente.
• Mínimo de cuatro años de experiencia laboral relevante.

Cualificaciones Preferidas

• Experiencia en el desarrollo de arquitecturas de datos modernas, tales como depósitos de datos, lagos de datos y mallas de datos.
• Competencia en capacidades de recolección e ingestión de datos, incluyendo AWS Glue, Kafka Connect y Flink.
• Experiencia con almacenamiento y gestión de grandes conjuntos de datos heterogéneos utilizando herramientas como Iceberg, Parquet, Avro y S3.
• Familiaridad con herramientas de transformación y modelado como frameworks basados en SQL, dbt, Apache Nifi y AWS Glue.
• Experiencia trabajando con entornos de Big Data como Hadoop y Spark.
• Experiencia con plataformas en la nube, incluyendo AWS, GCP o Azure.
• Competencia en lenguajes de programación como SQL, Python, R, Java y Scala.
• Experiencia con herramientas de ingeniería como Docker, Git y servicios de orquestación de contenedores.
• Conocimiento y experiencia en modelos DevOps con mejores prácticas para la gestión de código, integración continua y estrategias de despliegue.
• Experiencia en roles de liderazgo dentro de equipos de ingeniería.
• Comprensión de la gobernanza de datos, incluyendo consideraciones de calidad, privacidad y seguridad para el desarrollo de productos de datos.
• Fuertes habilidades analíticas, de resolución de problemas y de comunicación.
• Mentalidad de sistemas y pasión por la calidad.