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Circana
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5.001 – 10.000 Mitarbeitende
B2BBeratung
Circana ist ein Marktforschungs- und Beratungsunternehmen, das Marken und Einzelhändler dabei unterstützt, die Nachfrage zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Das Unternehmen verbindet groß angelegte Einkaufsdaten mit KI-gestützter Visualisierung, um das Verbraucherverhalten in Online- und stationären Geschäften zu analysieren und Herausforderungen wie Innovation, Wachstum und die Erfüllung sich wandelnder Marktanforderungen zu bewältigen. Circana entstand aus den früheren Organisationen IRI und NPD und verfügt über umfassende Branchenerfahrung, von der weltweit mehr als 7.000 Marken und Einzelhändler profitieren. Die Forschungsergebnisse und Analysen des Unternehmens wurden unter anderem von Bloomberg, CNBC und der New York Times aufgegriffen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Director Software Engineering, Data Engineering

Leiten Sie Azure-Datenengineering-Teams bei Circana, einem globalen Marktforschungsunternehmen. Entwickeln Sie skalierbare Spark-Pipelines und etablieren Sie KI-gestützte Engineering-Praktiken.

USVereinigte StaatenILIllinois
145.000 $ – 190.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
AirflowApacheAWSAzureCloudDockerKubernetesPySparkPythonSparkSQLTerraform

Beschreibung

  • Entwickeln und verfeinern Sie skalierbare Datenworkflows mit Python, PySpark und Airflow
  • Verarbeiten Sie Daten mit Spark in Echtzeit und im Batch
  • Wenden Sie während des gesamten Datenlebenszyklus Praktiken für Datenqualität, Governance und Sicherheit an
  • Sichern Sie Datenverfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung durch Monitoring und Automatisierung
  • Verwalten Sie Cloud-Infrastruktur und kontrollieren Sie die Kosten für Datenverarbeitungs-Workloads
  • Erstellen Sie CI/CD-Pipelines für Datenworkflows
  • Entwickeln und verbessern Sie umfangreiche Verarbeitungspipelines mit Apache Spark und PySpark
  • Optimieren Sie Spark-Workloads durch Partitionierung, Caching und Leistungsoptimierung
  • Nutzen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten für Analyse- und Machine-Learning-Initiativen
  • Erstellen und pflegen Sie Airflow-DAGs zur Automatisierung komplexer Workflows
  • Überwachen, beheben und verbessern Sie die Ausführung von Jobs und deren Abhängigkeiten
  • Leiten und fördern Sie Data Engineers und geben Sie die technische Richtung vor
  • Fördern Sie Coding-Standards, Versionsverwaltung und sorgfältige Dokumentation
  • Arbeiten Sie direkt mit Kunden zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und technische Konzepte zu erklären
  • Arbeiten Sie mit Engineering-, Produkt- und Architekturteams zusammen, um skalierbare und wartbare Produkte zu entwickeln
  • Stimmen Sie sich mit dem Programmmanagement zu Lieferzeitplänen und Maßnahmen zur Risikominderung ab

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering
  • Fundierte Expertenkenntnisse in Python, PySpark, Apache Spark und Apache Airflow
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL
  • Fähigkeit, effizienten und wartbaren Code zu schreiben
  • Umfassende Kenntnisse der Spark-Interna, einschließlich RDDs, DataFrames, DAG-Ausführung und Partitionierung
  • Erfahrung mit der Erstellung von Airflow-DAGs sowie der Verwaltung von Zeitplänen und Abhängigkeiten
  • Kenntnisse in Git, Docker, Kubernetes, Terraform und DevOps-Praktiken für CI/CD-Workflows
  • Erfahrung mit der Optimierung umfangreicher Datenverarbeitung
  • Erfahrung in der Teamleitung und in agilen oder Scrum-Umgebungen
  • Erfahrung mit gängigen Data-Warehouse- oder Data-Lake-Plattformen
  • Kenntnisse von Cloud-Technologien wie Azure, AWS oder Google Cloud
  • Nachgewiesene Anwendung generativer KI-Tools für Softwareentwicklung, Data Engineering, Systemdesign, Tests und Fehlerbehebung
  • Fundiertes Verständnis von KI-gestütztem Engineering, einschließlich Prompt Engineering, Codegenerierung, automatisierten Tests und KI-gestützten Produktivitätsabläufen
  • Fähigkeit, Möglichkeiten zu erkennen, wie KI die Produktivität des Teams, die Codequalität und die betriebliche Effizienz verbessern kann
  • Erfahrung im Machine-Learning-Engineering ist von Vorteil
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten
  • Fähigkeit, effektiv mit verteilten Teams zusammenzuarbeiten
  • Bewerberinnen und Bewerber können um ihre Zustimmung zu Hintergrundüberprüfungen gebeten werden

Zusatzleistungen

  • Flexibles und entgegenkommendes Arbeitsumfeld
  • Bezahlte Freistellung
  • Kranken-, Zahn- und Sehversicherung
  • 401(k)-Altersvorsorgeplan
  • Anspruch auf Bonuszahlungen
  • Engagement für Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion
  • Barrierefreie Anpassungen für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen
  • Hintergrundüberprüfungen erfolgen gemäß den geltenden lokalen Gesetzen
  • Der aktuelle Arbeitgeber wird nicht ohne Zustimmung kontaktiert

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