Lead Data Engineer (Digital Manufacturing)

O GlobalFoundries:

GlobalFoundries to wiodąca pełnoskalowa fabless z globalnym zasięgiem. Oferujemy zaawansowane usługi projektowania, rozwoju i produkcji dla najbardziej innowacyjnych firm technologicznych na świecie. Posiadając zakłady produkcyjne na trzech kontynentach, GlobalFoundries umożliwia przemysłom kształtowanie własnych rynków poprzez przełomowe technologie. Dowiedz się więcej na naszej stronie.

Wprowadzenie do roli:

Jako główny inżynier danych, będziesz bezpośrednio raportować do menedżera Centrum Doskonałości ds. Analityki (CoE). Twoja rola polega na prowadzeniu zespołów rozwiązujących problemy w różnorodnych platformach baz danych, dostarczaniu skutecznych rekomendacji dotyczących bezpiecznego zarządzania i optymalizacji przechowywania oraz zarządzania danymi. Będziesz również na czele rozwijania i adoptowania produktów międzyplatformowych oraz strategii rozmiaru infrastruktury dla platform danych i analiz.

Kluczowe obowiązki:

Twoja praca:

• Wykorzystywanie zaawansowanych funkcji i pojęć baz danych, takich jak skuteczne dostrojenie wydajności.
• Samodzielne tworzenie produktów danych wykorzystujących koncepcje ETL (Extract, Transform, Load).
• Zajmowanie się potrzebami infrastruktury innowacyjnymi rozwiązaniami dla typowych problemów związanych z danymi, takimi jak niskie zapotrzebowanie na pamięć.
• Udział w analizie przyczynowej podczas błędów programowania i opracowywanie strategicznych rozwiązań.
• Zapewnienie, że baza kodów inżynierii danych jest efektywnie strukturyzowana, dobrze udokumentowana i w pełni zoptymalizowana.
• Rozwijanie wymagań danych i analiz eksploracyjnych specyficznych dla domeny.
• Udzielanie wskazówek dotyczących oceny jakości danych i analiz eksploracyjnych innym inżynierom danych.
• Architektura rozwiązań na platformach chmurowych i budowanie fizycznych modeli danych z minimalnym kierownictwem.

Inne obowiązki:

Przestrzeganie wszystkich protokołów bezpieczeństwa i ochrony narzuconych przez firmę w celu zapewnienia bezpiecznego środowiska pracy.

Wymagane kwalifikacje:

• Licencjat w dziedzinie informatyki, statystyki, inżynierii lub pokrewnym kierunku.
• Co najmniej 10 lat doświadczenia w dziedzinie nauki o danych, uczenia maszynowego lub podobnych stanowiskach w zakresie produkcji cyfrowej lub aplikacji przemysłowych.
• Znajomość ELT, analizy danych, SQL oraz języków programowania takich jak Pyspark czy Python.
• Udokumentowane doświadczenie z technologiami baz danych w chmurze (np. AWS), magazynami danych oraz technologiami big data takimi jak Snowflake.
• Solidne zrozumienie metodologii AGILE i doświadczenie w pracy w zespołach agile’owych.

Preferowane kwalifikacje:

• Stopień magistra w dziedzinie nauki o danych