Senior Lead Data Engineer, GQRC Analytics (HYBRID)

Название должности: Ведущий старший инженер по данным, аналитика GQRC (гибридная роль)

Местоположение: Гибридная модель работы

Присоединяйтесь к динамичной команде по глобальному качеству, регулированию и клинической аналитике (GQRC) в Stryker в качестве ведущего старшего инженера по данным и вносите технологические инновации в нашу организацию. Эта ключевая роль сосредоточена на разработке и управлении продвинутой инфраструктурой данных, которая поддерживает принятие решений на основе данных нашим руководством.

• Разрабатывать, создавать и поддерживать надежные решения для данных, интегрируя источники вроде Trackwise, onePLM и Azure.
• Вести критические проекты по инженерии данных от концепции до развертывания, оптимизируя данные пайплайны и производительность систем.
• Предоставлять техническое и проектное руководство, сотрудничая с командами для использования экспертизы и достижения выдающихся результатов.
• Выявлять и решать сложные проблемы, рекомендуя проактивные решения для долгосрочных улучшений.
• Быть наставником для членов команды, повышая их технические навыки в области архитектуры данных, управления проектами и развертывания решений.
• Взаимодействовать с высшим руководством для тесного согласования данных решений с бизнес-целями и потребностями пользователей.

• Решатели проблем с развитой аналитической способностью для управления и улучшения систем данных с максимальной тщательностью.
• Целеустремленные профессионалы, сосредоточенные на предоставлении качественных, надежных решений для данных.
• Лидеры, владеющие методологиями Agile и обладающие крепким знанием финансовых аспектов данных проектов.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или в схожей области.
• По крайней мере 6 лет соответствующего опыта, предпочтение отдаётся наличию степени магистра или доктора наук.
• Высокая квалификация в SQL/Python/R/Spark, а также глубокие знания ETL/ELT и облачных технологий.
• Опыт работы с архитектурами данных, оптимизацией рабочих процессов и облачными инструментами вроде Azure или Databricks.
• Желательно: Знакомство с DataOps, DevOps и