UPS ist ein globales Logistik- und Paketzustellunternehmen, das Unternehmen und Privatpersonen durch ein umfangreiches Transport- und Zustellnetz miteinander verbindet. Die Beschäftigten unterstützen Dienstleistungen in den Bereichen Paketzustellung, Transport, Gesundheitslogistik und verwandte kaufmännische Tätigkeiten. Die Beschäftigungsmöglichkeiten reichen von saisonalen Tätigkeiten über Fahr- und Lagerarbeiten bis hin zu Unternehmensfunktionen an Standorten in den Vereinigten Staaten und international. Damit ist UPS ein vielseitiger Arbeitgeber für Bewerberinnen und Bewerber, die sich für Logistik, Lieferketten, Kundenservice und kaufmännische Aufgaben interessieren.
Senior Data Engineer bei UPS – vor Ort in den Vereinigten Staaten
Entwickeln Sie Batch- und Echtzeit-Datenpipelines für Data-Science- und Machine-Learning-Initiativen bei UPS. Integrieren, transformieren, verwalten und liefern Sie Unternehmensdaten für Analysen und Geschäftsentscheidungen.
Beschreibung
- Leiten und unterstützen Sie Data-Engineering-Initiativen und setzen Sie dabei Ihre Kenntnisse in der Software- und Anwendungsentwicklung zum Aufbau von Lösungen ein.
- Erstellen und pflegen Sie eine klare Dokumentation für Data-Engineering-Arbeiten.
- Ermitteln Sie Anforderungen, legen Sie den Projektumfang fest und integrieren Sie Daten über verschiedene Engineering-Initiativen hinweg.
- Bewerten Sie Produkte und Tools für analytisches Reporting und unterstützen Sie die Einführung neuer Technologien.
- Warten und unterstützen Sie Data-Engineering-Systeme und -Prozesse.
- Entwickeln Sie Implementierungsstrategien und liefern Sie Backup-, Wiederherstellungs- und Technologielösungen für Proof-of-Concept-Analysen.
- Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten aus mehreren Quellen in Datenbanken oder Business-Intelligence-Plattformen.
- Entwickeln Sie Daten-APIs, über die Data Scientists und Business-Intelligence-Analysten Informationen abfragen können.
- Schreiben Sie Code in Python, Java, Scala, C++ oder anderen für statistische Analysen und Modellierung verwendeten Sprachen.
- Erstellen Sie Batch- und Echtzeitpipelines zur Unterstützung von Data Science und Machine Learning.
- Verbinden Sie interne und externe Datenquellen für Engineering- und Analysezwecke.
- Führen Sie ETL-Konvertierungen, Datenbereinigung und Datenanreicherung durch.
- Überwachen Sie den vollständigen Systemlebenszyklus – von der Analyse und den technischen Anforderungen über Design, Programmierung, Tests und Implementierung.
- Führen Sie unterschiedliche Quellen zu wiederverwendbaren und reproduzierbaren Datenbeständen zusammen.
- Unterstützen Sie Data-Science-Aktivitäten durch die Optimierung von Merkmalen für analytische Modelle.
- Mentoren Sie Teammitglieder und kommunizieren Sie Datenanalysen und Erkenntnisse an Stakeholder.
Anforderungen
- Sichere Beherrschung von Programmiersprachen für statistische Modellierung und Analyse, Data Warehousing, Cloud-Lösungen und die Entwicklung von Datenpipelines.
- Umfassende Kenntnisse von Datenbanksystemen und Data-Warehousing-Plattformen.
- Ausgeprägtes Verständnis dafür, wie Daten operative und geschäftliche Funktionen miteinander verbinden.
- Umfassende Kenntnisse des Datenlebenszyklus, einschließlich Erfassung, Transformation, Analyse, sicherer Speicherung und Zugriff.
- Ausgeprägtes Verständnis skalierbarer Datenumgebungen, einschließlich Durchsatz, Analysen im großen Maßstab, Echtzeitprognosen, Sicherheit, Regulierung und Compliance.
- Umfassende Kenntnisse von Algorithmen, Datenstrukturen, Filterung und Optimierung.
- Ausgeprägtes Verständnis analytischer Reporting-Technologien und -Umgebungen wie PBI.
- Umfassende Kenntnisse mindestens einer Cloud-Plattform, beispielsweise GCP, Azure oder AWS.
- Sicherer Umgang mit Databricks-Notebooks sowie Python, SQL und PySpark für Datentransformation, Modellierung und Analyse.
- Ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe Datenkonzepte in klarer, nichttechnischer Sprache zu erklären.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams in den Bereichen Produkt, Betrieb, Finanzen, Marketing und Compliance.
- Verständnis von Geschäfts-KPIs, Kennzahlen und domänenspezifischen Datenmodellen.
- Erfahrung in der Ermittlung von Anforderungen und im Stakeholder-Management.
- Kenntnisse von Unity Catalog für Governance, Datenherkunft, Berechtigungen und sicheren Datenaustausch.
- Verständnis von Datenversionierung, ACID-Transaktionen und Delta-Lake-Time-Travel.
- Verständnis von Machine-Learning-Algorithmen.
- Verständnis verteilter Systeme und der von ihnen unterstützten Geschäftsprobleme.
- Bachelorabschluss in Managementinformationssystemen, Mathematik, Statistik oder Informatik, ein international gleichwertiger Abschluss oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Derzeit im geografischen Gebiet der Stelle ansässig oder bereit, unabhängig umzuziehen.
- US-Staatsbürger oder US-Staatsangehöriger, rechtmäßig dauerhaft aufenthaltsberechtigt oder zur Arbeit in den USA für diesen Arbeitgeber berechtigt.
Zusatzleistungen
- Unbefristete Vollzeitbeschäftigung.
- Arbeitsplatz mit Chancengleichheit und einem klaren Engagement zur Verhinderung von Diskriminierung, Belästigung und Vergeltungsmaßnahmen.