Wells Fargo est une entreprise multinationale de services financiers qui exerce ses activités dans le secteur bancaire et propose des produits financiers connexes. Ses recrutements comprennent des opportunités pour les professionnels en début de carrière, les spécialistes expérimentés et les dirigeants, avec un accent mis sur la collaboration, l’innovation et une culture de travail inclusive. L’entreprise met également en avant des programmes de développement conçus pour accompagner l’évolution professionnelle de l’ensemble de ses effectifs.
Ingénieur senior en données, IA/ML sur GCP (hybride)
Concevez des pipelines de données sécurisés dans Google Cloud et une infrastructure IA/ML réutilisable chez Wells Fargo. Soutenez l’analytique gouvernée, les opérations de modèles et les capacités de données à l’échelle de l’entreprise.
États-Unis
Californie
Caroline du Nord100 000 $ – 196 000 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur dataDescription
- Concevoir des pipelines évolutifs et sécurisés depuis les systèmes locaux de référence vers les services Google Cloud
- Étendre des frameworks réutilisables pour l’ingestion, la transformation, la qualité et l’orchestration des données
- Permettre un accès aux données gouverné et en libre-service grâce à des modèles, des templates et des environnements sandbox standardisés
- Prendre en charge l’entraînement, la validation et la supervision des modèles avec BigQuery, Dataflow/Apache Beam, Dataproc/Spark, Pub/Sub et Cloud Storage
- Développer des pipelines de features standardisés et un feature store hautement disponible avec lignage et définitions des données
- Optimiser le coût, les performances et la fiabilité des charges de travail GCP grâce au partitionnement, au clustering, aux classes de stockage et à la mise à l’échelle automatique
- Créer des bibliothèques de transformation avec Python, SQL et Beam
- Orchestrer les charges de travail avec Cloud Composer ou Cloud Workflows à l’aide de DAG, de templates et d’une intégration CI/CD réutilisables
- Mettre en œuvre des modèles de données dimensionnels, data vault ou canoniques, ainsi que des couches sémantiques avec BigQuery ou des outils comparables
- Établir la qualité, le lignage et l’observabilité des données grâce à des métriques standardisées, des règles de validation et des tableaux de bord de supervision
- Collaborer avec les data scientists et les équipes de solutions métier pour migrer les modèles existants vers GCP
- Documenter les modèles, les procédures opérationnelles et les bonnes pratiques, tout en accompagnant les équipes au moyen d’ateliers et d’exemples de code
Exigences
- Au moins quatre ans d’expérience en ingénierie des données, ou une expérience, une formation, un service militaire ou des études équivalents
- Au moins quatre ans d’expérience dans le développement de solutions d’analytique ou de science des données dans un cloud public tel que GCP, AWS ou Azure
- Au moins quatre ans d’expérience pratique avec Python et/ou Go pour créer des pipelines de données, des bibliothèques et des outils d’automatisation
- Au moins quatre ans d’expérience avec GCP ou des outils d’orchestration open source comparables tels que Composer, Airflow, Dataflow ou Beam, ainsi qu’avec Git, Liquibase et la CI/CD pour les charges de travail de données
- Au moins deux ans d’expérience pratique dans le développement et la mise en œuvre de modèles prédictifs d’apprentissage automatique, notamment de régression, de classification ou de prévision
- Disponibilité pour assurer le développement d’applications et le support de production en dehors des horaires habituels
- Ce poste ne permet pas de bénéficier d’un parrainage de visa
Avantages
- Avantages santé
- Plan 401(k)
- Congés payés
- Avantages liés à l’invalidité
- Assurance vie, maladies graves et accidents
- Congé parental
- Congé pour aidants familiaux
- Programmes de réductions et d’épargne
- Avantages liés aux trajets domicile-travail
- Remboursement des frais de scolarité
- Bourses pour les enfants à charge
- Remboursement des frais d’adoption
- Mode de travail hybride avec trois jours au bureau et deux jours à distance