Wells Fargo to międzynarodowa firma świadcząca usługi finansowe, działająca w obszarze bankowości i powiązanych produktów finansowych. W procesach rekrutacyjnych uwzględnia możliwości dla osób rozpoczynających karierę, doświadczonych specjalistów i liderów, kładąc nacisk na współpracę, innowacyjność oraz inkluzywną kulturę pracy. Firma podkreśla również znaczenie programów rozwojowych wspierających rozwój kariery wśród pracowników z różnych obszarów działalności.
Starszy inżynier danych, GCP AI/ML (praca hybrydowa)
Twórz bezpieczne potoki danych w Google Cloud oraz wielokrotnego użytku infrastrukturę AI/ML w Wells Fargo. Wspieraj zarządzaną analitykę, operacje modeli i możliwości pracy z danymi na skalę przedsiębiorstwa.
Opis
- Twórz skalowalne, bezpieczne potoki z lokalnych systemów źródłowych do usług Google Cloud
- Rozwijaj wielokrotnego użytku platformy do pozyskiwania, transformacji, kontroli jakości i orkiestracji danych
- Zapewniaj zarządzany, samoobsługowy dostęp do danych za pomocą ustandaryzowanych wzorców, szablonów i środowisk typu sandbox
- Wspieraj trenowanie, walidację i monitorowanie modeli przy użyciu BigQuery, Dataflow/Apache Beam, Dataproc/Spark, Pub/Sub i Cloud Storage
- Twórz ustandaryzowane potoki cech oraz wysoce dostępny magazyn cech z informacjami o pochodzeniu danych i ich definicjami
- Optymalizuj koszt, wydajność i niezawodność obciążeń GCP za pomocą partycjonowania, klastrowania, klas magazynowania i automatycznego skalowania
- Twórz biblioteki transformacji w Pythonie, SQL i Beam
- Orkiestruj obciążenia za pośrednictwem Cloud Composer lub Cloud Workflows, korzystając z wielokrotnego użytku DAG-ów, szablonów i integracji z CI/CD
- Implementuj modele wymiarowe, modele data vault lub kanoniczne modele danych oraz warstwy semantyczne z użyciem BigQuery lub porównywalnych narzędzi
- Ustanawiaj jakość, pochodzenie i obserwowalność danych za pomocą ustandaryzowanych metryk, reguł walidacji i pulpitów monitorujących
- Współpracuj z analitykami danych i zespołami rozwiązań domenowych przy migracji istniejących modeli do GCP
- Dokumentuj wzorce, instrukcje operacyjne i najlepsze praktyki, wspierając zespoły podczas warsztatów i za pomocą przykładów kodu
Wymagania
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w inżynierii danych lub równoważne doświadczenie, przeszkolenie, służba wojskowa albo wykształcenie
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w tworzeniu rozwiązań analitycznych lub rozwiązań do pracy z danymi w chmurze publicznej, takiej jak GCP, AWS lub Azure
- Co najmniej cztery lata praktycznego doświadczenia w Pythonie i/lub Go przy tworzeniu potoków danych, bibliotek i narzędzi automatyzacji
- Co najmniej cztery lata pracy z GCP lub porównywalnymi narzędziami orkiestracji open source, takimi jak Composer, Airflow, Dataflow lub Beam, a także z Git, Liquibase i CI/CD dla obciążeń danych
- Co najmniej dwa lata praktycznego doświadczenia w tworzeniu i wdrażaniu predykcyjnych modeli uczenia maszynowego, w tym regresji, klasyfikacji lub prognozowania
- Gotowość do zapewniania wsparcia rozwoju aplikacji i środowiska produkcyjnego poza standardowymi godzinami pracy
- To stanowisko nie kwalifikuje się do sponsorowania wizowego
Benefity
- Świadczenia zdrowotne
- Plan 401(k)
- Płatny czas wolny
- Świadczenia z tytułu niepełnosprawności
- Ubezpieczenie na życie oraz ubezpieczenie od poważnych chorób i wypadków
- Urlop rodzicielski
- Urlop na opiekę nad bliskimi
- Programy rabatowe i oszczędnościowe
- Świadczenia komunikacyjne
- Zwrot kosztów kształcenia
- Stypendia dla dzieci pracowników
- Zwrot kosztów adopcji
- Praca hybrydowa: trzy dni w biurze i dwa dni pracy zdalnej