Mexiko
DYOPATH
Amazon
Sr Data Engineer - Music DISCO, Music DISCO
Mexiko
Ciudad de México, Mexico
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Über die Stelle
Amazon Music ist voller Daten! Um dabei zu helfen, den Überblick zu behalten, das DISCO (Data, Insights, Science & Optimization) Team: (i) ermöglicht es dem Consumer Product Tech Org, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die die Kundenbindung, das Engagement und das Kundenerlebnis auf Amazon Music verbessern. Wir entwickeln und pflegen automatisierte Self-Service-Datenlösungen, Data-Science-Modelle und führen tiefgehende Analysen schwieriger Fragestellungen durch, die umsetzbare Erkenntnisse liefern. Wir ermöglichen auch Messung, Personalisierung und Experimente durch den Betrieb wichtiger Datenprogramme, die von Attributions-Pipelines über Northstar-Weblab-Metriken bis hin zu kausalen Frameworks reichen. (ii) Bereitstellung einer außergewöhnlichen Analytics & Science-Infrastruktur für DISCO-Teams, Förderung eines datengesteuerten Ansatzes für Erkenntnisse und Entscheidungsfindung. Als Plattform-Entwickler sind wir bestrebt, flexible, zuverlässige und skalierbare Lösungen zu konstruieren, um unsere Kunden zu unterstützen. (iii) Beschleunigung und Erleichterung der Content-Analyse und Bereitstellung von Unabhängigkeit zur Generierung wertvoller Erkenntnisse auf schnelle, agile und genaue Weise.
Diese Domäne bietet analytische Unterstützung für das Consumer Product Tech Org, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, während neue Funktionen gelauncht und bestehende Funktionen bewertet werden, mit dem Endziel, das Kundenerlebnis zu verbessern.
Das DISCO-Team ermöglicht wiederholbare, einfache und tiefgehende Analysen des Kundenverhaltens im Musikbereich. Wir reduzieren den Zeit- und Aufwandsaufwand für Analysen, den Aufbau von Datensätzen, den Aufbau von Modellen und die Benutzersegmentierung. Unser Ziel ist es, alle Teams bei Amazon Music zu befähigen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Ergebnisse effektiv zu messen, indem wir qualitativ hochwertige Daten mit hoher Verfügbarkeit und demokratisierten Datenzugang durch Self-Service-Tools bieten.
Wenn Sie die Herausforderungen im Umgang mit Big Data lieben, dann ist diese Rolle genau das Richtige für Sie. Wir sammeln täglich Milliarden von Events, verwalten Petabyte-Daten auf Redshift und S3 und entwickeln Datenpipelines mit Spark/Scala EMR, SQL-basierten ETL und Airflow-Diensten.
Wir suchen einen talentierten, enthusiastischen und detailorientierten Data Engineer, der weiß, wie man Big-Data-Herausforderungen auf agile Weise meistert.
Das DISCO-Team entwickelt Daten speziell für eine Reihe von wichtigen Geschäftsbereichen wie Personalisierung und Marketing und bietet und schützt eine robuste Self-Service-Kern-Datenerfahrung für alle internen Kunden. Wir arbeiten mit AWS-Technologien wie Redshift, S3, EMR, EC2, DynamoDB, Kinesis Firehose und Lambda. Ihr Team wird den Datenaustauschspeicher (Data Lake) und die EMR/Spark- Verarbeitungsschicht mit Airflow als Orchestrator verwalten. Sie werden unsere Data University aufbauen und mit Produkt-, Marketing-, BI- und ML-Teams zusammenarbeiten, um neue Verhaltensereignisse, Pipelines, Datensätze, Modelle und Berichte zu erstellen, um deren Initiativen zu unterstützen. Sie werden auch weiterhin Big-Data-Pipelines entwickeln.
Hauptaufgaben
Zu den Aufgaben gehören Big-Data-Design und -Analyse, Datenmodellierung sowie Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb von Big-Data-Pipelines. Sie helfen beim Aufbau der wichtigsten Datenpipelines und Datensätze von Amazon Music und erweitern das Wissen und die Fähigkeiten im Bereich Self-Service-Daten durch eine Amazon Music Data University.
Sie arbeiten mit Product Managern, Data Scientists und anderen Data Engineers zusammen, um skalierbare Datenanalyseplattformen und Datenpipeline-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die verschiedene Science- und ML-Initiativen im Umfang und in der Geschwindigkeit von Amazon Music unterstützen. Darüber hinaus helfen Sie beim Entwurf, der Entwicklung und der Bereitstellung von Komponenten für die Analyseplattform auf breiterer Organisationsebene und streamlinen/automatisieren Arbeitsabläufe für die breitere DISCO-Organisation. Sie werden als Führungskraft für Data Engineers im DISCO MPT Team fungieren.
Ein Tag im Leben
- -Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Data Scientists, Business Intelligence Engineers, um eine moderne Datenanalyseplattform auf AWS unter Verwendung des AWS Cloud Development Kit (CDK) zu entwerfen und zu architektieren.
- -Entwicklung robuster und skalierbarer Datenpipelines mit SQL/PySpark/Airflow, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen effizient zu erfassen, zu verarbeiten und zu transformieren und dabei Datenqualität und -integrität sicherzustellen.
- -Entwurf und Implementierung einer effizienten und skalierbaren Data-Warehousing- Lösung auf AWS, unter Verwendung geeigneter NoSQL/SQL-Speicher- und Datenbanktechnologien für strukturierte und unstrukturierte Daten.
- -Automatisierung von ETL/ELT-Prozessen zur Optimierung der Datenintegration aus verschiedenen Datenquellen und zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Effizienz der Plattform.
- -Erstellung von Datenmodellen zur Unterstützung von Business Intelligence, Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse und interaktiver Berichte für Endbenutzer.
- -Ermöglichung fortschrittlicher Analyse- und machine learning-Funktionen innerhalb der Plattform, um prädiktive und präskriptive Erkenntnisse aus den Daten durch Tools wie EMR/SageMaker Notebooks zu gewinnen.
- -Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Leistung von Datenpipelines, Datenbanken und Anwendungen, um eine latenzarme Datenzugriff für Analyse- und machine learning-Aufgaben zu gewährleisten.
- -Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen und Gewährleistung der Datenkonformität mit internen Anforderungen, Industriestandards und Regulierungen zum Schutz sensibler Informationen.
- -Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Business Intelligence Engineers, um deren Anforderungen zu verstehen und an datenbezogenen Projekten zusammenzuarbeiten.
- -Erstellung umfassender technischer Dokumentationen für die Architektur der Plattform, Datenmodelle und APIs, um den Wissensaustausch und die Wartbarkeit zu erleichtern.
Über das Team
Amazon Music ist ein immersiver Audio-Entertainment-Service, der die Verbindungen zwischen Fans, Künstlern und Kreativen vertieft. Von personalisierten Musik-Playlists über exklusive Podcasts, Konzert-Livestreams bis hin zu Künstler-Merchandise – Amazon Music innoviert an einigen der spannendsten Schnittstellen von Musik und Kultur. Wir bieten Erlebnisse, die alle Zuhörer mit unseren verschiedenen Service-Stufen bedienen: Prime-Mitglieder erhalten Zugang zu all der Musik im Shuffle-Modus und Top-Podcasts ohne Werbung, inklusive ihrer Mitgliedschaft; Kunden können auf Amazon Music Unlimited upgraden für unbegrenzten On-Demand-Zugriff auf 100 Millionen Songs, darunter Millionen in HD, Ultra HD und Spatial Audio; und jeder kann kostenlos zuhören, indem er die Amazon Music App herunterlädt oder über Alexa-fähige Geräte. Kommen Sie zu uns und gestalten Sie mit, wie Amazon Music Fans, Künstler und Kreative weltweit anspricht.
Mindestanforderungen
Grundlegende Qualifikationen
- 5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering
- Erfahrung mit Datenmodellierung, Data Warehousing und dem Aufbau von ETL- Pipelines
- Erfahrung mit SQL
- Erfahrung in mindestens einer modernen Skript- oder Programmiersprache wie Python, Java, Scala oder NodeJS
- Erfahrung in der Betreuung von Teammitgliedern zu Best Practices
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie: Hadoop, Hive, Spark, EMR
- Erfahrung im Betrieb großer Data Warehouses
Unsere inklusive Unternehmenskultur befähigt Amazonians dazu, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen. Wenn Sie eine Behinderung haben und während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses eine Arbeitsplatzanpassung oder Unterstützung benötigen, einschließlich Hilfe beim Vorstellungsgespräch oder Onboarding-Prozess, besuchen Sie bitte amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations für weitere Informationen. Wenn das Land/die Region, in dem Sie sich bewerben, nicht aufgeführt ist, wenden Sie sich bitte an Ihren Recruiting Partner.
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