Agilent Technologies desarrolla tecnologías analíticas y de laboratorio utilizadas en la investigación biofarmacéutica, el análisis de alimentos y bebidas, el diagnóstico clínico y el análisis medioambiental. Su cartera incluye cromatografía de gases y líquidos, espectrometría de masas, suministros de laboratorio, software e informática, junto con servicios de gestión, mantenimiento y reparación de instrumentos para laboratorios. La empresa también aplica estas tecnologías a la genómica, la patología y la investigación del cáncer, con énfasis en impulsar la ciencia mediante soluciones sostenibles.
Líder de Ingeniería Analítica - Agilent Technologies - Presencial en Santa Clara
Lidera el desarrollo de productos de datos lakehouse gobernados para las operaciones globales de Agilent Technologies. Facilita los informes ejecutivos, las iniciativas de IA y la inteligencia para la toma de decisiones en la cadena de suministro y la fabricación.
Descripción
- Colabora con los equipos de TI, arquitectura empresarial y habilitación de plataformas para ampliar el lakehouse de datos y el entorno de informes de Operaciones Globales.
- Lidera la arquitectura de datos analíticos para Operaciones Globales, incluidos productos de las capas silver y gold, modelos dimensionales, activos semánticos y patrones de integración.
- Crea productos de datos depurados, conformados y listos para el consumo a partir de datos de sistemas empresariales.
- Desarrolla y supervisa modelos semánticos certificados, definiciones comunes de KPI y lógica empresarial reutilizable.
- Aplica controles de gobernanza para la calidad de datos, conciliación, metadatos, linaje, certificación y asignación de responsabilidades.
- Automatiza y mejora los flujos de transformación con SQL, Python, PySpark y servicios de ingeniería nativos de la nube.
- Establece prácticas de DataOps y gestión de plataformas que abarcan control de versiones, pruebas automatizadas, CI/CD, supervisión, rendimiento, seguridad y soporte de producción.
- Desarrolla productos de datos y activos de conocimiento preparados para IA destinados a análisis avanzados, aprendizaje automático, IA generativa e inteligencia para la toma de decisiones.
Requisitos
- Licenciatura o grado en ingeniería de datos, ciencia de datos, informática, estadística o una disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente.
- Al menos ocho años de experiencia en ingeniería analítica, modelado de datos, almacenamiento de datos o desarrollo de plataformas de datos.
- Conocimientos avanzados de modelado dimensional y arquitectura de datos moderna.
- Dominio avanzado de SQL, con sólidas capacidades en Python y PySpark.
- Experiencia en el diseño de canalizaciones escalables, arquitecturas lakehouse y productos de datos gobernados.
- Experiencia con Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake o plataformas comparables, incluidos marcos de orquestación y transformación.
- Experiencia en la arquitectura de productos de datos empresariales, marcos de gobernanza y activos analíticos reutilizables, como marcos de KPI, metadatos y controles de calidad de datos.
- Amplia comprensión de procesos de ERP y operaciones, incluidas las estructuras de SAP ECC y los módulos MM, PP, QM y SD.
- Capacidad para alinear a las partes interesadas técnicas y empresariales y explicar la arquitectura en una organización matricial.
- Experiencia con GitHub, Confluence y Jira.
- Se prefiere un máster.
- Se valoran conocimientos de Oracle Agile PLM.
- Se valora la experiencia en cadenas de suministro globales, fabricación, calidad u operaciones regulatorias.
- Se valora la experiencia en programas de modernización de ERP.
- Se valora la experiencia en aumentar la adopción de productos de datos empresariales, prácticas de gobernanza y análisis de autoservicio.
- Se valoran certificaciones relevantes de Microsoft Fabric, nube o ingeniería de datos, incluidas MS DP-600 o MS DP-700.
Beneficios
- Elegibilidad para recibir un bono.
- Elegibilidad para recibir acciones.
- Paquete de beneficios para empleados.
- Requisito de viajar un 10 %.