Wells Fargo
Wells Fargo
Wells Fargo ist ein multinationales Finanzdienstleistungsunternehmen, das im Bankwesen und mit verwandten Finanzprodukten tätig ist. Das Spektrum der Beschäftigungsmöglichkeiten umfasst Stellen für Berufseinsteiger, erfahrene Fachkräfte und Führungskräfte. Dabei legt das Unternehmen Wert auf Zusammenarbeit, Innovation und eine integrative Arbeitsplatzkultur. Zudem hebt Wells Fargo Entwicklungsprogramme hervor, die den beruflichen Aufstieg in seiner breit aufgestellten Belegschaft unterstützen sollen.

Senior Data Engineer, GCP-KI/ML (Hybrid)

Entwickeln Sie sichere Google-Cloud-Datenpipelines und wiederverwendbare KI/ML-Infrastrukturen bei Wells Fargo. Unterstützen Sie gesteuerte Analysen, den Modellbetrieb und Datenkapazitäten auf Unternehmensebene.

Beschreibung

  • Entwickeln Sie skalierbare, sichere Pipelines von lokalen Systemen der Aufzeichnung zu Google-Cloud-Diensten
  • Erweitern Sie wiederverwendbare Frameworks für Datenaufnahme, Transformation, Qualitätssicherung und Orchestrierung
  • Ermöglichen Sie gesteuerten Self-Service-Datenzugriff durch standardisierte Muster, Vorlagen und Sandbox-Umgebungen
  • Unterstützen Sie Training, Validierung und Überwachung von Modellen mit BigQuery, Dataflow/Apache Beam, Dataproc/Spark, Pub/Sub und Cloud Storage
  • Entwickeln Sie standardisierte Feature-Pipelines und einen hochverfügbaren Feature Store mit Herkunftsinformationen und Datendefinitionen
  • Optimieren Sie Kosten, Leistung und Zuverlässigkeit von GCP-Workloads durch Partitionierung, Clustering, Speicherk Klassen und Autoscaling
  • Erstellen Sie Transformationsbibliotheken mit Python, SQL und Beam
  • Orchestrieren Sie Workloads über Cloud Composer oder Cloud Workflows mit wiederverwendbaren DAGs, Vorlagen und CI/CD-Integration
  • Implementieren Sie dimensionale Datenmodelle, Data-Vault- oder kanonische Datenmodelle sowie semantische Schichten mit BigQuery oder vergleichbaren Tools
  • Etablieren Sie Datenqualität, Datenherkunft und Beobachtbarkeit durch standardisierte Metriken, Validierungsregeln und Überwachungs-Dashboards
  • Arbeiten Sie mit Data Scientists und Teams für domänenspezifische Lösungen zusammen, um bestehende Modelle zu GCP zu migrieren
  • Dokumentieren Sie Muster, Runbooks und Best Practices und befähigen Sie Teams durch Workshops und Codebeispiele

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre Erfahrung im Data Engineering oder gleichwertige Erfahrung, Ausbildung, Militärdienst oder Bildung
  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Analytics- oder Data-Science-Lösungen in einer öffentlichen Cloud wie GCP, AWS oder Azure
  • Mindestens vier Jahre praktische Erfahrung mit Python und/oder Go beim Aufbau von Datenpipelines, Bibliotheken und Automatisierungstools
  • Mindestens vier Jahre Arbeit mit GCP oder vergleichbaren Open-Source-Orchestrierungstools wie Composer, Airflow, Dataflow oder Beam sowie mit Git, Liquibase und CI/CD für Daten-Workloads
  • Mindestens zwei Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von prädiktiven Machine-Learning-Modellen, einschließlich Regression, Klassifikation oder Prognosen
  • Bereitschaft, außerhalb der üblichen Arbeitszeiten Anwendungsentwicklung und Produktionssupport zu leisten
  • Diese Position ist nicht für eine Visumsförderung berechtigt

Zusatzleistungen

  • Gesundheitsleistungen
  • 401(k)-Plan
  • Bezahlte Freistellung
  • Leistungen bei Erwerbsunfähigkeit
  • Lebens-, Schwerkrankheits- und Unfallversicherung
  • Elternzeit
  • Bezahlte Freistellung zur Betreuung schwer erkrankter Angehöriger
  • Rabatt- und Sparprogramme
  • Leistungen für den Arbeitsweg
  • Erstattung von Studiengebühren
  • Stipendien für unterhaltsberechtigte Kinder
  • Erstattung von Adoptionskosten
  • Hybrides Arbeitsmodell mit drei Tagen im Büro und zwei Tagen im Homeoffice

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