Data Engineer - CL & CO
数据工程师的使命将是为客户营销平台的数据摄入量和质量做出贡献。主要职责主要包括：·设计，开发和优化与品牌相关的数据摄取量数据管道；·设计和构建来自不同外部来源的数据摄进口流程；·发展中期和最终数据层 （银/黄金）的数据层 (Gold/Gold) 监测和报告品牌行动的性能。· 启动数据管道用于消费的 ML 模型和决策。技能，知识和专业知识：• SQL 领域·云组件 (GCP) 和其服务 · Python · 快速工程 · 建筑奖章 · 可用：技术信息与技术信息根据观众的需求；包括战略层次在内的技术信息 · 合作：与不同角色和团队合作，促进协同化和共同解决问题 · 解决问题的方法：领导创新解决方案对数据复杂的问题 · 导师：引导同事在数据工程实践中，促进专业发展 ·批判性思考：评估技术决策和战略问题；继续学习：培养一个机器学习文化，整合新实践和工具。·商业理解：将模型与管道连接到终端的旅程，KPI/OKR 核心和高影响使用案例；优先考虑工作根据价值利益
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El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos. Su misión será contribuir en la ingesta y calidad de datos de la plataforma de Marketing de cliente. Key Responsibilities
En el primer rol trabajarás con:
- Diseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta de datos relacionados a Branding y monitoreo de desempeño de acciones de Branding para medición de su impacto.
- Diseñar y construir tuberías de ingesta de datos desde distintas fuentes externas.
- Desarrollo de capas de datos intermedios y finales (silver/gold) para monitoreo y reporte de desempeño de acciones de Branding.
- Habilitar pipelines de datos para consumo de modelos de ML y toma de decisiones.
Skills, Knowledge and Expertise
Herramientas y tecnologías imprescindibles:
- Dominio de SQL
- Componentes Cloud (GCP) y sus servicios
- Python
- Ingeniería de Prompt
- Arquitectura Medallón
- Deseable: conocimiento en Métricas de Branding & Atribución
- Comunicación: Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
- Colaboración: Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
- Resolución de problemas: Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
- Mentoría: Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
- Pensamiento crítico: Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
- Aprendizaje continuo: Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas.
- Entendimiento de negocio: Conectar modelos y pipelines con Journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar el trabajo pendiente según valor
Beneficios
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Originally posted on Himalayas