Senior Data Engineer - Tech Lead

Chez Cargill, nous croyons que notre taille et notre envergure considérables nous offrent l'opportunité unique d'avoir un impact positif sur le monde. Notre mission est de nourrir le monde de manière sûre, responsable et durable. En tant qu'entreprise familiale, nous offrons une gamme diversifiée de produits essentiels, y compris des aliments, des ingrédients, des solutions agricoles et des produits industriels, qui sont vitaux pour la vie quotidienne. Nous connectons les agriculteurs aux marchés, les clients aux ingrédients souhaités, et les familles aux produits essentiels quotidiens comme les œufs, les huiles comestibles, le sel, les produits de soin de la peau, les aliments pour animaux et les carburants alternatifs. Avec une présence mondiale de 160 000 collègues dans 70 pays, nous fabriquons des produits qui touchent des milliards de vies chaque jour. Rejoignez Cargill et réalisez votre mission supérieure.

En tant que Lead Technique Ingénieur de Données Senior chez Cargill, vous fournirez un leadership technique à une équipe travaillant sur l'ensemble de la pile pour concevoir, développer et exploiter des solutions complexes, performantes et centrées sur les données. En utilisant nos capacités et plateformes de données complètes et modernes, vous et votre équipe jouerez un rôle crucial dans la capacité à fournir des insights analytiques et à optimiser les processus pour les environnements commerciaux diversifiés et complexes de Cargill. Vous ferez partie d'une petite équipe qui partage votre passion pour la création de solutions innovantes, résilientes et de haute qualité tout en favorisant la croissance et l'apprentissage ensemble.

• Collaborer avec les parties prenantes commerciales, les propriétaires de produits et les membres de l'équipe pour définir les exigences et concevoir des produits ou solutions.
• Participer à la prise de décision liée à l'architecture des solutions produit.
• Développer des produits ou solutions techniques évolutifs, durables et robustes en utilisant des technologies de big data et basées sur le cloud.
• Effectuer des modélisations de données complexes et préparer des données dans des bases de données pour divers outils analytiques, en configurant et en développant des pipelines de données pour optimiser les actifs de données.
• Fournir des conseils techniques à toutes les phases du cycle de vie du produit ou de la solution.
• Construire des prototypes complexes pour tester de nouveaux concepts et développer des idées sur des frameworks, composants et produits ou solutions de données réutilisables.
• Conduire l'adoption de nouvelles technologies et méthodes au sein de l'équipe d'ingénierie des données, en servant de modèle et de mentor.
• Résoudre de manière indépendante des problèmes complexes avec une supervision minimale, en escaladant les problèmes plus complexes au personnel approprié.
• Autres tâches assignées.

Qualifications minimales

• Licence dans un domaine connexe ou expérience équivalente.
• Minimum de quatre ans d'expérience professionnelle pertinente.

Qualifications préférées

• Expérience dans le développement de architectures de données modernes, telles que les entrepôts de données, les lacs de données et les maillages de données.
• Maîtrise des capacités de collecte et d'ingestion de données, y compris AWS Glue, Kafka Connect et Flink.
• Expérience avec le stockage de données et la gestion de grands ensembles de données hétérogènes en utilisant des outils comme Iceberg, Parquet, Avro et S3.
• Familiarité avec les outils de transformation et de modélisation tels que les frameworks basés sur SQL, dbt, Apache Nifi et AWS Glue.
• Expérience de travail avec des environnements Big Data comme Hadoop et Spark.
• Expérience avec les plateformes Cloud, y compris AWS, GCP ou Azure.
• Maîtrise des langages de programmation comme SQL, Python, R, Java et Scala.
• Expérience avec des outils d'ingénierie tels que Docker, Git et des services d'orchestration de conteneurs.
• Connaissance et expérience des modèles DevOps avec les meilleures pratiques pour la gestion du code, l'intégration continue et les stratégies de déploiement.
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