Mexiko
DYOPATH
Corning
Sr. Data Engineer
Mexiko
Monterrey, Nuevo León, Mexico
PythonSQLPostgreSQLAWS
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Was ist Ihre Rolle?
Sind Sie bereit, die Verantwortung für komplexe Datenlösungen zu übernehmen und die Zukunft der Fertigungsanalytik, künstlichen Intelligenz und datengesteuerten Entscheidungsfindung mitzugestalten?
Treten Sie dem Optical Communications Team von Corning bei und helfen Sie beim Aufbau skalierbarer, zuverlässiger und qualitativ hochwertiger Datenprodukte, die Fertigung, Betrieb, Analytik und KI/ML-Anwendungen in einem globalen Unternehmen unterstützen.
Als Senior Data Engineer entwerfen, erstellen, optimieren und warten Sie skalierbare Datenpipelines, kuratierte Datensätze und Cloud-basierte Datenlösungen, die die Fertigungs- und Betriebsumgebungen von Corning unterstützen.
Sie werden komplexe Data-Engineering-Initiativen eigenständig leiten, mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten und anderen Ingenieuren durch Mentoring, Code-Reviews und Wissensaustausch Anleitung geben.
Mehr über uns
Corning ist einer der weltweit führenden Innovatoren in den Bereichen Glas-, Keramik- und Materialwissenschaft. Unsere Technologien helfen, die Welt zu vernetzen, die Kommunikation voranzutreiben, Industrien zu transformieren und Produkte zu unterstützen, die das tägliche Leben verbessern.
Unser Geschäftsbereich Optical Communications bietet branchenführende Glasfaser-, Kabel-, Konnektivitäts- und optische Netzwerklösungen, die von Unternehmen, Regierungen, Dienstanbietern und Einzelpersonen weltweit genutzt werden.
Corning verpflichtet sich, gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten und berücksichtigt Anfragen nach angemessenen Vorkehrungen gemäß den geltenden Gesetzen. Personen mit Behinderungen oder aufrichtig gelebten religiösen Überzeugungen können angemessene Vorkehrungen beantragen, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgespräch teilzunehmen, wesentliche Aufgaben zu erfüllen oder andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung in Anspruch zu nehmen.
Um eine angemessene Vorkehrung im Zusammenhang mit einer Behinderung oder Religion zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte unter accommodations@corning.com.
Hauptverantwortlichkeiten und Aufgaben der Position
- Entwurf, Aufbau, Optimierung und Wartung skalierbarer ETL/ELT-Pipelines und Datenlösungen für Batch- und Near-Real-Time-Anwendungsfälle.
- Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer Datensätze zur Unterstützung der Fertigungstransparenz, operativer Entscheidungsfindung, Analytik, Berichterstattung und KI/ML-Anwendungen.
- Implementierung automatisierter Datenqualitätsprüfungen, Überwachung, Beobachtbarkeit und Validierungsprozesse zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit und Reduzierung von Produktionsproblemen.
- Leitung der technischen Umsetzung komplexer Data-Engineering-Projekte, einschließlich Lösungsdesign, Entwicklung, Test, Bereitstellung, Fehlerbehebung und kontinuierliche Verbesserung.
- Zusammenarbeit mit Fertigungsteams, Analysten, Data Scientists, Product Ownern, Architekten, Anwendungsteams und geschäftlichen Stakeholdern.
- Mentoring von Data Engineers durch Code-Reviews, technische Anleitung, Fehlerbehebungsunterstützung und Engineering-Best Practices.
Was müssen Sie mitbringen?
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik, Mathematik oder einem anderen verwandten technischen Fachbereich.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder einer verwandten datenfokussierten Rolle, einschließlich Design, Aufbau, Wartung oder Unterstützung von Produktionsdatenpipelines.
- Mindestens 2 Jahre praktische Berufserfahrung mit Python und dem Aufbau von Datenpipelines in einer Produktionsumgebung.
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Apache Spark, PySpark, SparkSQL oder vergleichbaren verteilten Datenverarbeitungstechnologien.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenmodellierung, relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Umgebungen.
- Erfahrung in der Arbeit mit Fertigungs-, Produktions-, Industrie-, Betriebs-, Ausrüstungs-, Qualitäts- oder Lieferkettendaten.
- Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen unter Verwendung von AWS, Azure oder Google Cloud. AWS-Erfahrung wird dringend bevorzugt.
- Erfahrung in der Leitung technischer Projekte oder der eigenständigen Übernahme komplexer Data-Engineering-Initiativen.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Lösungen und Architektur entscheidungen sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Was wäre hilfreich?
- Erfahrung mit Databricks, Snowflake, Delta Lake, Parquet, Iceberg, PostgreSQL, MySQL oder Microsoft SQL Server.
- Erfahrung mit Kafka, Flink oder anderen Echtzeit- und Streaming-Technologien.
- Erfahrung mit Airflow, Dagster, Prefect oder einer anderen Datenorchestrierungsplattform.
- Einblick in KI/ML-Datenpipelines, Large Language Models, KI-Agenten, intelligente Automatisierung oder KI-gestützte Datenqualitätslösungen.
- Erfahrung mit Zeitreihendaten, Sensordaten, industriellem IoT oder Operational Technology (OT)-Systemen.
- Vertrautheit mit PI Integrator, Camstar, Maximo, LangChain, LlamaIndex oder Semantic Kernel.
Was bieten wir?
- Eine hybride Rolle mit Sitz in Monterrey oder Reynosa, Mexiko.
- Die Möglichkeit, technisch herausfordernde Data-Engineering-Projekte mit direktem Einfluss auf Fertigungs- und Geschäftsabläufe zu leiten.
- Einblick in moderne Cloud-Plattformen, verteilte Datenverarbeitung, KI/ML-gestützte Lösungen und intelligente Datenqualitätstechnologien.
- Karrierewachstumsmöglichkeiten in den Bereichen Data Engineering-Fachwissen, KI/ML-Spezialisierung, technische Führung oder zukünftiges Personalmanagement.
- Möglichkeiten, andere Ingenieure zu betreuen und Data-Engineering-Standards und Best Practices zu beeinflussen.
- Zusammenarbeit mit globalen Fertigungs-, Technologie-, Analyse- und Geschäftsteams.
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Sozialleistungen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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