Brasilien
Pavago
Bunge
Sr. Data Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
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Über die Stelle
Stadt : São Paulo, Brasil
Bundesland : São Paulo (BR-SP)
Land : Brasil (BR)
Vakanznummer : 45106
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Bunge hat eine spannende Stelle für einen Senior Data Engineer zu besetzen. In
dieser Rolle werden Sie Teil eines globalen Teams sein, das an herausfordernden, bedeutsamen Projekten arbeitet, die die Kerngeschäftsaktivitäten beeinflussen.
Seit 1818 verbindet Bunge Landwirte mit Verbrauchern, um essentielle Lebensmittel, Futtermittel und Treibstoff für die Welt bereitzustellen. Mit Blick auf die Zukunft ist es unser Bestreben, uns kontinuierlich neu zu erfinden und Daten zu nutzen, um an der Spitze von Analytik, Technologie und Talent zu stehen, um unseren Zweck auf bessere, schnellere und einfachere Weise zu erfüllen.
Bunge hat sich verpflichtet, in der digitalen Welt zu agieren und erfolgreich zu sein – und dabei erstklassige agile Teams zu schaffen, in denen Teammitglieder befähigt werden und ermutigt werden, zusammenzuarbeiten und zu testen und zu lernen, um erfolgreich zu sein.
Bei Bunge kommen die Leute nicht nur zur Arbeit, sie kommen, um zu wachsen – sie lösen Herausforderungen, die die Welt direkt beeinflussen, mit einem vielfältigen Team von Denkern und Machern.
Vor allem aber leben wir bei allem, was wir tun, unsere Werte:
- Als ein Team agieren, indem wir Inklusion, Zusammenarbeit und Respekt fördern
- Exzellenz anstreben, indem wir agil, innovativ und effizient sind
- Das Richtige tun, indem wir sicher, ethisch und nachhaltig handeln
Überblick
Wir suchen einen hochmotivierten und erfahrenen Senior Data Engineer mit starker Expertise in Datenarchitektur, Data Engineering, Datenanalyse, Reporting und einem grundlegenden Verständnis von Data-Science-Techniken und -Workflows.
Er/Sie ist ein agiler Lerner, verfügt über starke Problemlösungsfähigkeiten, arbeitet als Teil eines technischen, funktionsübergreifenden Analyseteams und möchte komplexe Datenprobleme lösen und die Erkenntnisse liefern, um die Analysestrategie zu ermöglichen.
Bei Bunge werden Sie an vorderster Front dabei sein, Datenanalytik und Technologie zu nutzen, um die Welt auf bessere, schnellere und einfachere Weise zu ernähren und anzutreiben.
Der Data Engineer wird eng mit einem multidisziplinären agilen Team zusammenarbeiten, um qualitativ hochwertige Datenpipelines für analytische Lösungen zu erstellen. Diese Lösungen werden Erkenntnisse aus den vernetzten Daten der Organisation generieren und es der Organisation ermöglichen, die datengesteuerten Entscheidungsprozesse der Organisation voranzutreiben.
Na Bunge, unser Ziel ist es, Landwirte mit Verbrauchern zu verbinden, um lebenswichtige Lebensmittel, Futtermittel und Treibstoff für die Welt bereitzustellen. Als führender Anbieter von Lösungen für die Agrarindustrie arbeitet unser Team von rund 37.000 engagierten Mitarbeitern partnerschaftlich mit Landwirten auf der ganzen Welt zusammen, um Agrarrohstoffe von dort, wo sie produziert werden, dorthin zu bewegen, wo sie benötigt werden – schneller, intelligenter und effizienter. Wir sind ein weltweit führendes Unternehmen in der Erfassung, Lagerung, dem Vertrieb sowie der Verarbeitung und Raffination von Ölsaaten und bieten ein breites Portfolio an pflanzlichen Ölen, Fetten und Proteinen. Wir arbeiten Seite an Seite mit unseren Kunden an beiden Enden der Wertschöpfungskette, um qualitativ hochwertige Produkte zu liefern und innovative, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den sich ständig weiterentwickelnden Bedürfnissen der Verbraucher gerecht werden. Mit über 200 Jahren Erfahrung und Präsenz in mehr als 50 Ländern engagieren wir uns für die Stärkung der globalen Ernährungssicherheit, die Förderung der Nachhaltigkeit und den Beitrag zum Wohlstand der Gemeinschaften, in denen wir tätig sind. Bunge hat seinen eingetragenen Sitz in Genf, Schweiz, und seine Unternehmenszentrale befindet sich in St. Louis, Missouri, USA. Erfahren Sie mehr unter bunge.com.br.
Täglich verkörpern unsere Fachleute die Werte, die den Kern von Bunge ausmachen:
- WIR SIND EIN TEAM – Kollaborativ, respektvoll und inklusiv
- WIR GEHEN VORAN – Wir sind agil, befähigt und innovativ
- WIR TUN DAS RICHTIGE – Sicher, nachhaltig und integer
Wir erkennen an, dass unser Erfolg von der Vielfalt der Perspektiven abhängt, die jeder unserer Mitarbeiter zu Bunge einbringt. Wir engagieren uns für die Förderung von Praktiken zur Schaffung einer Kultur der Zugehörigkeit für alle. Global unterstützen wir die Prinzipien zur Stärkung von Frauen der UN-Organisation für Frauen. In Brasilien sind wir mit Mover – der Bewegung für rassische Gleichheit – assoziiert und wurden vom globalen Disability Index Report® als einer der besten Arbeitsplätze für die Inklusion von Menschen mit Behinderungen ausgezeichnet. Wir arbeiten kontinuierlich daran, unser Engagement für ein positives Erbe in allen Gemeinschaften, in denen wir tätig sind, zu erfüllen.
Wenn Sie sich mit diesen Werten identifizieren, schließen Sie sich uns an! Wir schätzen und investieren in Menschen, die an unseren Zweck glauben und ihn jeden Tag mit Begeisterung leben – Menschen, die #OrgulhodeSerBunge haben
Bunge bietet ein starkes Vergütungs- und Leistungspaket, ein großzügiges bezahltes Urlaubs- und Freistellungsprogramm, flexible Arbeitsregelungen und die Möglichkeit zur Weiterentwicklung.
Unsere hybride Arbeitsumgebung bietet eine Balance zwischen Arbeit im Büro und Fernarbeit.
Wesentliche Funktionen
Hauptverantwortlichkeiten
- Komplexe Datenprobleme lösen, um Erkenntnisse zu liefern, die dem Unternehmen helfen, seine Ziele zu erreichen
- Datenprodukte für Teammitglieder aus den Bereichen Analytik und Data Science erstellen, um deren Produktivität zu verbessern
- Andere Daten- und Analysefachleute in Bezug auf Datenstandards und -praktiken betreuen und coachen
- Eine Kultur des Teilens, Wiederverwendens, des Designs für Skalierbarkeit, Stabilität und betriebliche Effizienz von Daten- und analytischen Lösungen fördern
- Die Evaluierung, Implementierung und Bereitstellung neuer Werkzeuge und Prozesse für das analytische Data Engineering leiten, um die Produktivität des Teams zu verbessern
- Kommunikations- und Schulungspläne zu analytischen Data-Engineering-Fähigkeiten, -Standards und -Prozessen entwickeln und liefern.
- Mit Business-Analysten und Lösungsarchitekten zusammenarbeiten, um technische Architekturen für strategische Unternehmensprojekte und -initiativen zu entwickeln.
- Lernen über machine learning, Data Science, Computer Vision, künstliche Intelligenz, Statistik und/oder angewandte Mathematik
- Rechtzeitige Analyse und Tests für die regelmäßige Wartung von Lösungen im Laufe der Zeit sicherstellen.
Auswirkungen/Dimensionen
- Entwickelt Pläne innerhalb der Lieferkette. Gilt als Experte in seinem/ihrem Bereich innerhalb der Organisation.
Wichtige Leistungsindikatoren
- Verantwortlich für die Ergebnisse eines großen und/oder mäßig komplexen Projekts/mehrerer Projekte. Liefert Input zur Ressourcenplanung und Politikentwicklung.
- Leitet die Definition von Best Practices für die Codierung, kommuniziert diese und baut die Prozesse auf, um deren Implementierung sicherzustellen.
- Erstellt strukturierten, organisierten, lesbaren und wiederverwendbaren Code/Analysen unter Anwendung von Best Practices.
- Kann Code überarbeiten und Lücken identifizieren und Verbesserungen vorschlagen, um Best Practices zu erreichen.
Wichtige Chancen und Entscheidungen
- Wendet erworbenes Fachwissen an, um Probleme ohne klare Präzedenzfälle zu analysieren und zu lösen. Identifiziert Anwendungen von Fachwissen und bestehenden Methoden zur Lösung komplexer Probleme; Antizipiert interne und/oder externe geschäftliche Herausforderungen und/oder regulatorische Probleme; Empfiehlt Prozess-, Produkt- oder Serviceverbesserungen. Nimmt eine neue Perspektive auf bestehende Lösungen ein.
Management/Führung
- Verwaltet operative Pläne, große Projekte und/oder Prozesse mit begrenzter Aufsicht durch den Manager. Leitet und/oder nimmt mit vergleichbarem Einfluss an großen Projekten/Initiativen teil; UND/ODER bietet Führung für Fachkräfte und Unterstützung. Trägt zu kurz- bis mittelfristigen (1-3 Jahre) Talentoptimierungsplänen bei, um Strategien im Aufgabenbereich umzusetzen.
- Leitet technische Diskussionen mit anderen Data Engineers, um Best Practices, Ansätze und Implementierungen sicherzustellen.
Wichtige Beziehungen, Stakeholder & Schnittstellen
- Zu den Stakeholdern dieser Rolle gehören Data Engineers, BSA, MLE, Product Owner und wichtige Business-Stakeholder.
- Hilft bei der Schulung/Weiterbildung von Teammitgliedern in Data-Engineering-Tools/Techniken und liefert qualitativ hochwertige Lösungen für die Product Owner.
Mindestanforderungen
Kenntnisse und technische Kompetenzen
- Fundierte Kenntnisse in SQL und Datenanalyse sowie Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python oder Scala bevorzugt)
- Konzeptionelles Verständnis von Data Mesh
- Kann das Unternehmen bei der Strukturierung von Datenlösungen unterstützen.
- Entwickelt das Bewusstsein des Unternehmens für mögliche Anwendungsfälle
Mindestanforderungen
Ausbildung/Erfahrung
- Bachelor-Abschluss in einem MINT-Fach und 3-5 Jahre Erfahrung als Data Engineer
- Expertise in SQL und Datenanalyse sowie Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python oder Scala bevorzugt)
- Erfahrung in der Entwicklung und Wartung von Data Warehouses in Big-Data-Lösungen
- Datenbankentwicklungserfahrung mit Hadoop oder BigQuery und Erfahrung mit einer Vielzahl von relationalen, NoSQL und Cloud-Datenbanktechnologien
- Erfahrung in der Konzeption, Implementierung und Wartung von Datenpipelines mit Orchestrierungswerkzeugen wie Apache Airflow.
- Konzeptionelles Wissen über Daten und Analytik, wie z. B. dimensionale Modellierung, ETL, Reporting-Tools, Data Governance, Data Warehousing, strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Einblicke in machine learning, Data Science, Computer Vision, künstliche Intelligenz, Statistik und/oder angewandte Mathematik
- Leidenschaft für agile Softwareprozesse, datengesteuerte Entwicklung, Zuverlässigkeit und Experimentierfreude
- Erfahrung in der Arbeit in einem kollaborativen agilen Produktteam
- Eigenmotiviert mit starken Problemlösungs- und Lernfähigkeiten
- Flexibilität, die Arbeitsrichtung zu ändern, wenn sich das Projekt entwickelt
- Ausgezeichnete Kommunikations-, Zuhör- und Einflussfähigkeiten
- Nachgewiesenes starkes Zahlenverständnis, intellektuell neugierig und bereit, die Position aufgrund zusätzlicher Informationen anzupassen
- Starke Arbeitsmoral; Fähigkeit, auf abstrakter Ebene zu arbeiten und Konsens zu erzielen
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse
- Erfahrung in der Entwicklung von Lösungen auf Cloud-Computing-Diensten und -Infrastrukturen im Bereich Daten und Analytik (bevorzugt)
- Big-Data-Entwicklungserfahrung mit Hive, Impala, Spark und Vertrautheit mit Kafka (bevorzugt)
- Vertrautheit mit dem Linux Betriebssystem (bevorzugt)
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