Wells Fargo

Wells Fargo 是一家跨国金融服务公司，业务涵盖银行及相关金融产品。其招聘岗位面向职场新人、经验丰富的专业人士和领导者，重视协作、创新以及包容性的工作文化。公司还推出了发展项目，旨在支持广大员工实现职业成长。

高级数据工程师，GCP AI/ML（混合办公）

在富国银行构建安全的 Google Cloud 数据管道和可复用的 AI/ML 基础设施。支持受治理的分析、模型运营和企业级数据能力建设。

2周前

$100,000 – $196,000 / 年

构建从本地系统记录库到 Google Cloud 服务的可扩展、安全管道
扩展用于数据摄取、转换、质量管理和编排的可复用框架
通过标准化模式、模板和沙盒环境，实现受治理的自助式数据访问
使用 BigQuery、Dataflow/Apache Beam、Dataproc/Spark、Pub/Sub 和 Cloud Storage 支持模型训练、验证和监控
开发标准化特征管道以及具备血缘和数据定义的高可用特征存储
通过分区、集群、存储类别和自动扩缩容，优化 GCP 工作负载的成本、性能和可靠性
使用 Python、SQL 和 Beam 创建转换库
通过 Cloud Composer 或 Cloud Workflows，使用可复用的 DAG、模板和 CI/CD 集成编排工作负载
使用 BigQuery 或同类工具实施维度模型、数据仓库模型或规范数据模型及语义层
通过标准化指标、验证规则和监控仪表板，建立数据质量、血缘和可观测性
与数据科学家及领域解决方案团队合作，将现有模型迁移至 GCP
记录模式、运行手册和最佳实践，并通过研讨会和代码示例赋能团队

至少四年数据工程经验，或具备同等经验、培训经历、军旅经历或教育背景
至少四年使用 GCP、AWS 或 Azure 等公有云开发分析或数据科学解决方案的经验
至少四年使用 Python 和/或 Go，构建数据管道、库和自动化工具的实践经验
至少四年使用 GCP 或 Composer、Airflow、Dataflow、Beam 等同类开源编排工具的经验，并具备使用 Git、Liquibase 和 CI/CD 支持数据工作负载的经验
至少两年开发和实施预测性机器学习模型的实践经验，包括回归、分类或预测模型
能够在标准工作时间之外提供应用开发和生产支持
此职位不提供签证赞助