Retail Analytics Engineering - Sr. Manager (Data)

Job expired!

Przynieś swoje serce do CVS Health. W CVS Health nasza misja jest jasna: Przynosimy nasze serce do każdego momentu Twojego zdrowia. Ta przewodnia zasada napędza nasze zaangażowanie w dostarczanie ulepszonej, zorientowanej na człowieka opieki zdrowotnej dla szybko zmieniającego się świata. Zakorzeniona w naszej marce, nasza dedykacja ucieleśnia serce jako centrum, podkreślając wagę tego, jak dostarczamy usługi. Nasze Zachowania Heart At Work™ wspierają ten cel, umożliwiając wszystkim w CVS Health transformację naszej kultury i napędzanie innowacji w rozwiązaniach zdrowotnych.

Poszukujemy Starszego Menedżera, Inżynierii Danych do naszego zespołu Analityki i Zmian Behawioralnych. W tej roli będziesz pracować z miliardami rekordów danych detalicznych i zdrowotnych, prowadząc zespoły do dostarczenia nowoczesnych rozwiązań.

Opracowuj aplikacje danych we współpracy z liderami z zakresu Nauki o Danych i Inżynierii Danych.
Wykorzystuj standardowe narzędzia i metodyki, aby zwiększyć szybkość, wgląd i efektywność analiz.
Projektuj wysoce skalowalne platformy danych w chmurze do zbierania, przechowywania, modelowania i analizy danych batchowych i w czasie rzeczywistym.
Oceny i udzielanie rekomendacji dotyczących wymagań biznesowych z terminowym wdrożeniem.
Przyjmij podejście DevOps, aby umożliwić rozwiązania analityczne big data i w czasie rzeczywistym przy użyciu najnowszych technologii.
Opracuj prototypy i dowody koncepcji oraz wdrażaj skomplikowane projekty danych.
Usprawniaj procesy inżynierii danych w celu zwiększenia efektywności i jakości.
Wspieraj i mentoruj młodszych inżynierów danych w ich rozwoju technicznym.

5+ lat doświadczenia, w tym 3+ lata doświadczenia w zarządzaniu personelem.
Biegłość w SQL i Python, z 3+ latami praktycznego doświadczenia w kodowaniu w obu.
Doświadczenie w technologii w czasie rzeczywistym i technologii strumieniowej.
Doświadczenie w budowaniu zautomatyzowanych rurociągów big data.
Doświadczenie w analizie danych, eksploracji danych, projektowaniu rozwiązań, wdrożeniu i wdrażaniu.
Doświadczenie z Azure lub GCP, bazami danych RDBMS i NoSQL oraz optymalizacją zapytań.
Doświadczenie w korzystaniu z narzędzi automatyzacji do orkiestracji rurociągów.
Doświadczenie we wdrażaniu/skalowaniu aplikacji w środowiskach konteneryzowanych.
Doświadczenie we współpracy międzyfunkcjonalnej w celu wyrównania priorytetów i osiągnięcia wyników.
Doświadczenie z Snowflake/BigQuery, Google Dataproc/Databricks lub innymi frameworkami big data opartymi na Spark.
Zrozumienie najlepszych praktyk DevOps i CI/CD.