Agilent Technologies hutengeneza teknolojia za uchanganuzi na maabara zinazotumika katika utafiti wa dawa za kibayolojia, upimaji wa chakula na vinywaji, uchunguzi wa kliniki, na uchanganuzi wa mazingira. Bidhaa na huduma zake zinajumuisha kromatografia ya gesi na vimiminika, spektrometria ya wingi, vifaa vya maabara, programu, na taarifa za kisayansi, zikisaidiwa na huduma za usimamizi wa maabara, matengenezo, na ukarabati wa vifaa. Kampuni hiyo pia hutumia teknolojia hizi katika genomiki, patholojia, na utafiti wa saratani, kwa msisitizo wa kuendeleza sayansi kupitia suluhisho endelevu.
Kiongozi wa Uhandisi wa Uchanganuzi - Agilent Technologies - Kufanya Kazi Ofisini Santa Clara
Ongoza uundaji wa bidhaa za data za lakehouse zinazosimamiwa kwa shughuli za kimataifa za Agilent Technologies. Wezesha ripoti za watendaji, mipango ya AI, na akili ya maamuzi katika mnyororo wa ugavi na utengenezaji.
Maelezo
- Shirikiana na timu za TEHAMA, usanifu wa biashara, na uwezeshaji wa jukwaa ili kupanua lakehouse ya data na mazingira ya ripoti ya Global Operations.
- Ongoza usanifu wa data ya uchanganuzi kwa Global Operations, ukijumuisha bidhaa za tabaka la silver na gold, miundo ya dimensional, rasilimali za kisemantiki, na mifumo ya ujumuishaji.
- Unda bidhaa za data zilizotakaswa, zilizosawazishwa, na zilizo tayari kutumiwa kutoka kwa data ya mifumo ya biashara.
- Jenga na usimamie miundo ya kisemantiki iliyoidhinishwa, ufafanuzi wa pamoja wa KPI, na mantiki ya biashara inayoweza kutumiwa tena.
- Tumia udhibiti wa utawala kwa ubora wa data, upatanisho, metadata, mfuatano wa data, uidhinishaji, na umiliki.
- Otomatisha na uboreshe mtiririko wa kazi wa ubadilishaji kwa kutumia SQL, Python, PySpark, na huduma za uhandisi za cloud-native.
- Weka mazoea ya DataOps na usimamizi wa jukwaa yanayojumuisha udhibiti wa matoleo, majaribio ya kiotomatiki, CI/CD, ufuatiliaji, utendaji, usalama, na usaidizi wa uzalishaji.
- Tengeneza bidhaa za data zilizo tayari kwa AI na rasilimali za maarifa kwa uchanganuzi wa hali ya juu, ujifunzaji wa mashine, AI generative, na akili ya maamuzi.
Mahitaji
- Shahada ya kwanza katika uhandisi wa data, sayansi ya data, sayansi ya kompyuta, takwimu, au taaluma inayohusiana, au uzoefu wa kitaaluma unaolingana.
- Angalau miaka minane ya uzoefu katika uhandisi wa uchanganuzi, uundaji wa data, uwekaji wa data kwenye ghala, au uundaji wa jukwaa la data.
- Ujuzi wa hali ya juu wa uundaji wa dimensional na usanifu wa kisasa wa data.
- Ujuzi wa kitaalamu wa SQL wenye uwezo mkubwa wa Python na PySpark.
- Uzoefu wa kubuni mabomba yanayoweza kupanuliwa, usanifu wa lakehouse, na bidhaa za data zinazosimamiwa.
- Uzoefu wa Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, au majukwaa yanayolingana, ikijumuisha mifumo ya orchestration na transformation.
- Uzoefu wa kusanifu bidhaa za data za biashara, mifumo ya utawala, na rasilimali za uchanganuzi zinazoweza kutumiwa tena kama mifumo ya KPI, metadata, na udhibiti wa ubora wa data.
- Uelewa thabiti wa ERP na michakato ya uendeshaji, ikijumuisha miundo ya SAP ECC na moduli za MM, PP, QM, na SD.
- Uwezo wa kuoanisha wadau wa kiufundi na biashara na kueleza usanifu katika shirika lenye muundo wa matrix.
- Uzoefu wa kutumia GitHub, Confluence, na Jira.
- Shahada ya uzamili inapendelewa.
- Ujuzi wa Oracle Agile PLM unapendelewa.
- Uzoefu wa kusaidia shughuli za kimataifa za mnyororo wa ugavi, utengenezaji, ubora, au udhibiti unapendelewa.
- Uzoefu wa kuchangia programu za uboreshaji wa ERP unapendelewa.
- Uzoefu wa kuongeza matumizi ya bidhaa za data za biashara, mazoea ya utawala, na uchanganuzi wa kujihudumia unapendelewa.
- Vyeti husika vya Microsoft Fabric, cloud, au uhandisi wa data, ikijumuisha MS DP-600 au MS DP-700, vinapendelewa.
Manufaa
- Anastahiki kupata bonasi.
- Anastahiki kupata tuzo za hisa.
- Kifurushi cha manufaa ya mfanyakazi.
- Hitaji la kusafiri ni 10%.