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B2CCommercio al dettaglioCommercio elettronico
Walmart è un’azienda globale di vendita al dettaglio e commercio elettronico che serve i consumatori attraverso ipermercati, grandi magazzini a prezzi scontati, punti vendita alimentari e un marketplace online. La sua ampia offerta di prodotti è supportata da una vasta rete di negozi fisici, attività dirette al consumatore e sistemi logistici e di approvvigionamento necessari per mantenere i prodotti in movimento in tutta l’azienda.
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Offerte dell’azienda

Senior Data Engineer - Bangalore, India (in sede)

Sviluppa pipeline scalabili batch e streaming e prodotti di dati GenAI per le operazioni di audit post-pagamento di Walmart. Migliora l’accuratezza dei pagamenti, la riconciliazione, i processi di recupero e le analisi finanziarie.

INIndiaIn sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AirflowApacheBigQueryCloudETLKafkaPySparkPythonSparkSQL

Descrizione

  • Sviluppare e mantenere pipeline scalabili batch, streaming e quasi in tempo reale per audit post-pagamento, integrità dei pagamenti, riconciliazione dei fornitori, operazioni di recupero e analisi finanziarie.
  • Sviluppare dataset curati, modelli semantici, tabelle pronte per le feature e prodotti di dati riutilizzabili a partire da sistemi di fatturazione, ordini di acquisto, ricezione, fornitori, richieste, prezzi e pagamenti.
  • Creare flussi di lavoro ELT, ETL e streaming con SQL, Python, PySpark, Apache Flink, dbt, strumenti di orchestrazione, piattaforme di streaming degli eventi e tecnologie di dati cloud.
  • Sviluppare pipeline di streaming e acquisizione dei dati modificati con elaborazione basata sul tempo dell’evento, gestione dei dati in ritardo, riproducibilità, idempotenza, rielaborazioni e recupero dagli errori.
  • Progettare e gestire prodotti di dati lakehouse utilizzando Apache Hudi, Apache Iceberg o Delta Lake.
  • Stabilire controlli della qualità dei dati, controlli di riconciliazione, convalida degli schemi, lineage, monitoraggio, avvisi e pratiche di osservabilità.
  • Collaborare con i team di Finanza, Audit, Operazioni, Prodotto, Data Science e Ingegneria per fornire soluzioni di dati pronte per la produzione.
  • Abilitare il rilevamento delle anomalie, la prioritizzazione delle eccezioni, le regole di audit, il punteggio tramite machine learning e i flussi di lavoro GenAI.
  • Creare automazioni e servizi dati che aiutino i team di audit a riassumere le evidenze, classificare le eccezioni, fornire contesto per le indagini e ridurre la revisione manuale.
  • Implementare pattern di data engineering GenAI come archivi di documenti pronti per il recupero, pipeline di embedding, integrazioni con database vettoriali, arricchimento dei metadati e recupero governato della conoscenza.
  • Migliorare i carichi di lavoro batch e streaming in termini di affidabilità, aggiornamento, latenza, gestione dello stato, efficienza di calcolo e usabilità downstream.
  • Indagare discrepanze nei dati, errori delle pipeline, disallineamenti di riconciliazione e problemi dei sistemi di origine attraverso l’analisi delle cause principali.

Requisiti

  • Laurea in Informatica, Ingegneria, Tecnologia dell’Informazione, Ingegneria dei Dati, Analisi, Matematica, Statistica o disciplina affine, oltre a più di 6 anni di esperienza pertinente; in alternativa, laurea magistrale con più di 4 anni o dottorato con più di 3 anni di esperienza pertinente.
  • Comprovata capacità pratica con SQL, Python, PySpark, Apache Flink o un framework comparabile per l’elaborazione dei flussi e con l’elaborazione distribuita di dati su larga scala.
  • Esperienza con dbt o un framework comparabile di trasformazione, Airflow o strumenti di orchestrazione simili, Kafka o una piattaforma equivalente di streaming degli eventi e tecnologie di dati cloud o aziendali come BigQuery, Hive o Spark.
  • Esperienza comprovata nella progettazione, nel deployment e nel supporto di pipeline di produzione batch e streaming, flussi di lavoro ELT/ETL, modelli di dati e prodotti di dati riutilizzabili.
  • Solida conoscenza di modellazione dei dati, partizionamento, ottimizzazione delle prestazioni, elaborazione incrementale, CDC, evoluzione degli schemi, contratti dei dati, gestione dei metadati, lineage e formati lakehouse tra cui Apache Hudi, Apache Iceberg o Delta Lake.
  • Esperienza nella fornitura di controlli della qualità dei dati, logiche di riconciliazione, framework di convalida, osservabilità, monitoraggio, avvisi e risoluzione degli incidenti per pipeline di produzione.
  • Esperienza nello sviluppo di soluzioni streaming con elaborazione basata sul tempo dell’evento, trasformazioni stateful, checkpointing, watermarking, elaborazione exactly-once o effectively-once e strategie di replay o backfill.
  • Esperienza nella gestione di grandi dataset strutturati e semi-strutturati provenienti da più sistemi di origine, inclusi dati operativi con definizioni aziendali incoerenti.
  • Eccellenti capacità di collaborazione e abilità nel lavorare con i team di Finanza, Audit, Operazioni, Prodotto, Data Science e Ingegneria.
  • Le alternative di qualifica minima includono una laurea in Informatica con 3 anni di esperienza nell’ingegneria del software o in un ambito correlato; 5 anni di esperienza nell’ingegneria del software o in un ambito correlato; oppure una laurea magistrale in Informatica con 1 anno di esperienza nell’ingegneria del software o in un ambito correlato.
  • Almeno 2 anni di esperienza in ingegneria dei dati, ingegneria dei database, business intelligence o analisi aziendale.

Benefit

  • Incentivi basati sulle prestazioni.
  • Congedo di maternità e congedo parentale.
  • Ferie retribuite.
  • Benefit sanitari.

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