Senior Data Engineer

Jako wiodący dystrybutor przemysłowy działający głównie w Ameryce Północnej, Japonii i Wielkiej Brytanii, Grainger z dumą obsługuje ponad 4,5 miliona klientów na całym świecie. Dostarczamy produkty poprzez innowacyjne technologie i głębokie relacje z klientami, prawdziwie urzeczywistniając naszą misję Keep The World Working®. Z przychodami ze sprzedaży w 2023 roku sięgającymi 16,5 miliarda dolarów, Grainger pozostaje oddany dostarczaniu wartości dla klientów, budowaniu zaangażowanej kultury dla członków zespołu i osiąganiu solidnych wyników finansowych.

Nasze przyjazne środowisko pracy pozwala na naukę, rozwój i wnoszenie wkładu w utrzymanie firm w ruchu i zapewnienie bezpieczeństwa ich pracowników. Docenieni jako Najlepsze Miejsce do Pracy według Glassdoor w 2024 roku oraz jako firma certyfikowana przez Great Place to Work™, zapraszamy pełne pasji osoby do dołączenia do naszego zespołu, gdy nadal będziemy liderem w branży przez kolejne 100 lat.

Szukamy Starszego Inżyniera Danych, który dołączy do naszego zespołu wyszukiwania. Ten zespół obejmuje platformę wyszukiwania e-commerce, usługi backendowe, punkty końcowe uczenia maszynowego i naszą wyszukiwarkę, umożliwiając klientom grainger.com efektywne znajdowanie produktów. Będziesz raportować do Menadżera Inżynierii Produktu.

Twoje obowiązki będą obejmować

• Projektowanie i wdrażanie rozwiązań technicznych i procesów zapewniających niezawodność i dokładność danych.
• Budowanie pipeline'ów, które zasilają modele embedding i bazy danych wektorowych, współpracując z zespołami zorientowanymi na platformę w celu spełnienia oczekiwań dotyczących czasu odpowiedzi bazy danych.
• Tworzenie modeli danych, mapowania i nowych zasobów danych wymaganych przez zespoły ds. nauki o danych, jednocześnie przeprowadzając eksploracyjną analizę danych na istniejących produktach i zestawach danych.
• Zrozumienie trendów i nowoczesnych technologii, ocena wydajności i przydatności potencjalnych narzędzi do naszych wymagań.
• Umożliwienie odkrywania i organizacji danych do celów analitycznych poprzez współpracę z naukowcami danych i dostarczanie rozwiązań integracji danych.
• Tworzenie bezpiecznych i wydajnych produktów danych we współpracy z interesariuszami, w tym zespołem i menadżerami produktowymi.
• Zapewnienie, że pipeline'y przetwarzania danych i zadania ETL są zaprojektowane z myślą o skalowalności, z wykorzystaniem technologii rozproszonych do efektywnego przetwarzania danych.
• Praca w ramach metodyki dostarczania Agile/DevOps w celu dostarczania przyrostów produktu w iteracyjnych sprintach.

Kwalifikacje

• 3+ lata doświadczenia w przetwarzaniu wsadowym i strumieniowym ETL z wykorzystaniem Spark, Python, Scala, Snowflake lub Databricks dla zadań inżynierii danych lub uczenia maszynowego. Doświadczenie z Snowflake i Databricks jest konieczne.
• 3+ lata doświadczenia w orkiestracji i wdrażaniu pipeline'ów z narzędziami do zarządzania przepływami pracy, takimi jak Databricks Workflows, Apache Airflow lub Luigi.
• 3+ lata doświadczenia w przygotowywaniu danych strukturalnych i niestrukturalnych do modeli nauki o danych.
• 3+ lata doświadczenia w technologii konteneryzacji i orkiestracji (Docker, Kubernetes) oraz skryptach powłoki (Bash