Data Engineer
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- 06/16/2024
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Fondée en 1923, SKF India propose des solutions d'ingénierie automobile et industrielle de premier plan à travers ses cinq plateformes technologiques : roulements et unités, joints, mécatronique, solutions de lubrification et services. Évoluant d'un fabricant de roulements à billes haut de gamme à une entreprise d'ingénierie axée sur la connaissance, SKF aide ses clients à atteindre une excellence commerciale durable et compétitive.
SKF offre des solutions innovantes pour les secteurs automobile et industriel, favorisant les avancées en matière de réduction des frictions, d'efficacité énergétique et de fiabilité des équipements. Avec un accent fort sur l'innovation basée sur la recherche, SKF India fournit des solutions sur mesure à valeur ajoutée qui intègrent toutes ses plateformes technologiques.
Pour plus d'informations, visitez : www.skf.com/in
SKF India a été reconnue comme un "Top Employer 2024" par le Top Employers Institute, récompensant son excellence dans les pratiques en matière de ressources humaines.
En savoir plus : Top Employer 2024
L'équipe Technology Development (TD) se concentre sur le développement de produits pour les clients, l'ingénierie régionale, l'innovation, les déploiements de nouvelles technologies, les tests, l'investigation des défaillances et la transition des preuves de concept (POC) à la production en série. Nos compétences incluent :
Ensemble, nous ré-imaginons la rotation pour un avenir meilleur en créant des solutions intelligentes et propres pour les gens et la planète.
Titre du Poste : Ingénieur de Données
Rapporte à : Propriétaire du Produit
Type de Rôle : Contribution Individuelle
Lieu : Bangalore
Objectif du Rôle :
Concevoir, construire et maintenir l'infrastructure et les systèmes de données pour soutenir les besoins en données de SKF Aerospace. Exploiter l'expertise en modélisation, intégration, traitement, stockage, récupération et optimisation des performances des données pour gérer et utiliser efficacement les données aérospatiales.
Metrics Techniques : Qualité des données, temps de traitement, capacité de stockage et disponibilité du système.
Metrics Business : Prises de décision basées sur les données, ROI sur les investissements en données, sécurité et conformité des données, et collaboration interfonctionnelle.