Inżynier Danych - Snowflake

Charger Logistics Inc. jest światowej klasy przewoźnikiem z zasobami własnymi z lokalizacjami na terenie całej Ameryki Północnej. Dzięki ponad 20 letniemu doświadczeniu w zapewnianiu najlepszych rozwiązań logistycznych, Charger Logistics przekształcił się w światowej klasy dostawcę usług transportowych i ciągle rośnie. Charger Logistics inwestuje czas i wsparcie w swoich pracowników, aby zapewnić im przestrzeń do nauki i rozwoju ich wiedzy fachowej, a tym samym możliwość pracy na coraz wyższych stanowiskach. Jesteśmy organizacją o mentalności przedsiębiorczej, która przyjmuje i wspiera indywidualne pomysły i strategie. Obecnie się rozwijamy i chcemy zatrudnić zdeterminowanego i doświadczonego Inżyniera Danych do naszego zespołu. Obowiązki: - Zrozumienie biznesowych wymagań i procesów związanych z zaawansowaną analityką modeli. - Rozwój end-to-end data pipelines od wprowadzania do analityki wizualnej z Python, SQL i Snowflake. - Zarządzanie, ulepszanie, utrzymanie i wsparcie naszego jeziora danych opartego na Snowflake. - Wsparcie naszych developerów Business Intelligence w dostarczaniu oszałamiającej analityki wizualnej. - Rozwijać, utrzymywać i wspierać naszą bibliotekę funkcji analitycznych napisanych w Python, SQL, Snowflake, PySpark i Matillion. - Udział w naszej szybko rozwijającej się, zwinnej iteracji danych, aby dostarczać nowe możliwości w odpowiednim czasie. - Wykorzystanie kluczowych funkcji Snowflake do przetwarzania, uprawnień, wprowadzania, przekształcania i udostępniania danych. - Współpraca z naukowcami zajmującymi się danymi, analitykami danych finansowych, inżynierami oprogramowania i innymi inżynierami danych w celu wdrożenia skutecznych rozwiązań wykorzystujących chmurę, big data, NLP i ML. - Budowanie modeli uczenia maszynowego z zaawansowanymi technikami analityki w celu rozszerzenia naszych możliwości i dostarczenia nowych wartości biznesowych. - Przechwytywanie i prezentowanie danych biznesowych opartych na danych. - Ustanowienie skalowalnych, wydajnych, zautomatyzowanych procesów dla dużej skali analiz danych, rozwijania modelu, walidacji modelu i wdrażania modelu. - Ścisła współpraca z zespołami inżynierii oprogramowania w celu napędzania realizacji modeli w czasie rzeczywistym i tworzenia nowych funkcji. - Wykorzystanie istniejących źródeł danych, identyfikacja i wydobycie danych z nowych źródeł, identyfikacja możliwości oraz wykonanie pierwszego zbierania danych i dostarczanie rekomendacji na temat skalowania nowych metod na większą skalę. Wymagania: - Wykształcenie wyższe lub równoważne w zakresie analityki danych, statystyki, matematyki, informatyki, z co najmniej 3-letnim doświadczeniem. - Co najmniej 3 lata praktyki w roli Inżyniera Danych z wykorzystaniem Snowflake. - Konieczne jest posiadanie certyfikatu Snowflake lub doświadczenia w Snowflake. Preferowane jest posiadanie certyfikatu SnowPro® Advanced: Data Engineer. - Doskonała znajomość Python, Matillion i SQL. - Doświadczenie z Azure ML Studio będzie dodatkowym atutem. - Zaletą będzie doświadczenie z Airflow i Matillion Studio. - Doświadczenie w przetwarzaniu dużych zbiorów danych oraz w tworzeniu Python i SQL dla dużych ilości danych. - Znaczne doświadczenie z testowaniem jednostkowym i integracyjnym. - Doskonałe umiejętności analityczne, opowiadania historii i rozwiązywania problemów. - Zdolność do tłumaczenia/komunikowania rekomendacji analitycznych zarówno dla technicznych, jak i nietechnicznych członków zespołu. - Silne zrozumienie technik analizy ilościowej (jednoczynnikowej i wieloczynnikowej). - Doświadczenie z prognostycznym modelowaniem i uczeniem maszynowym. - Silne doświadczenie z technikami analitycznymi, wydobyciem danych, uczeniem maszynowym i modelami predykcyjnymi przy użyciu Python, R, PySpark, Matillion lub podobnych narzędzi. - Doświadczenie w używaniu języka skryptowego do zbierania, organizowania i manipulowania danymi. - Zdolność do pracy z danymi o znacznej niejednoznaczności, tworzenia kreatywnych podejść do problemów analitycznych i interpretowania danych i wyników z perspektywy biznesu/przemysłu. Korzyści: - Świadczenia zdrowotne - Rozwój kariery - Wysokie konkurencyjne wynagrodzenie