México
Cummins
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Ingeniero/a de Datos Senior - Music DISCO, Music DISCO
México
Ciudad de México, Mexico
PythonJavaSQLAWS
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Sobre la oportunidad
Amazon Music está inundado de datos. Para ayudar a darles sentido, el equipo DISCO (Datos, Insights, Ciencia y Optimización): (i) permite a la organización de Tecnología de Productos de Consumo tomar decisiones basadas en datos que mejoran la retención, el compromiso y la experiencia del cliente en Amazon Music. Creamos y mantenemos soluciones de datos automatizadas de autoservicio, modelos de ciencia de datos y profundizamos en preguntas difíciles que proporcionan insights accionables. También permitimos la medición, la personalización y la experimentación operando programas de datos clave que van desde pipelines de atribución, métricas northstar weblabs hasta marcos causales. (ii) entregando una infraestructura excepcional de Analítica y Ciencia para los equipos DISCO, fomentando un enfoque basado en datos para los insights y la toma de decisiones. Como constructores de plataformas, estamos comprometidos a construir soluciones flexibles, fiables y escalables para empoderar a nuestros clientes. (iii) acelera y facilita el análisis de contenido y proporciona independencia para generar insights valiosos de manera rápida, ágil y precisa.
Este dominio proporciona soporte analítico para que la organización de Tecnología de Productos de Consumo tome decisiones basadas en datos al lanzar nuevas funcionalidades y evaluar las existentes con el objetivo final de mejorar la experiencia del cliente.
El equipo DISCO permite el análisis repetible, fácil y en profundidad del comportamiento de los clientes de música. Reducimos el coste en tiempo y esfuerzo del análisis, la construcción de conjuntos de datos, la construcción de modelos y la segmentación de usuarios. Nuestro objetivo es empoderar a todos los equipos de Amazon Music para que tomen decisiones basadas en datos y midan eficazmente sus resultados proporcionando datos de alta calidad y alta disponibilidad, y acceso democratizado a los datos a través de herramientas de autoservicio.
Si te encantan los desafíos que vienen con los big data, este puesto es para ti. Recopilamos miles de millones de eventos al día, gestionamos datos a escala de petabytes en Redshift y S3, y desarrollamos pipelines de datos utilizando Spark/Scala EMR, ETL basado en SQL, servicios de Airflow.
Buscamos un/a Ingeniero/a de Datos talentoso/a, entusiasta y detallista, que sepa cómo abordar los desafíos de los big data de forma ágil.
El equipo DISCO desarrolla datos específicamente para un conjunto de dominios de negocio clave como personalización y marketing, y proporciona y protege una experiencia central de datos de autoservicio robusta para todos los clientes internos. Trabajamos con tecnologías de AWS como Redshift, S3, EMR, EC2, DynamoDB, Kinesis Firehose y Lambda. Tu equipo gestionará el almacén de intercambio de datos (Data Lake) y la capa de procesamiento EMR/Spark utilizando Airflow como orquestador. Construirás nuestra universidad de datos y colaborarás con los equipos de Producto, Marketing, BI y ML para construir nuevos eventos de comportamiento, pipelines, conjuntos de datos, modelos e informes para apoyar sus iniciativas. También continuarás desarrollando pipelines de big data.
Responsabilidades clave del puesto
Las funciones incluyen diseño y análisis de big data, modelado de datos, y desarrollo, despliegue y operación de pipelines de big data. Ayudarás a construir los pipelines y conjuntos de datos de datos más importantes de Amazon Music, y expandirás el conocimiento y las capacidades de datos de autoservicio a través de una universidad de datos de Amazon Music.
Trabajarás con Product Managers, Científicos de Datos y otros Ingenieros de Datos para ayudar a diseñar, desarrollar y entregar una plataforma de análisis de datos escalable y soluciones de pipelines de datos para apoyar diversas iniciativas de Ciencia y ML a la escala y velocidad de Amazon Music. Además, ayudarás a diseñar, desarrollar y entregar componentes para la plataforma de análisis a nivel de organización más amplio y a optimizar/automatizar flujos de trabajo para la organización DISCO en general. Servirás como líder para los Ingenieros de Datos en el equipo DISCO MPT.
Un día en la vida
- Colaborar con equipos multifuncionales, incluyendo científicos de datos, ingenieros de inteligencia de negocio, para diseñar y arquitectar una plataforma moderna de análisis de datos en AWS, utilizando el AWS Cloud Development Kit (CDK).
- Desarrollar pipelines de datos robustos y escalables utilizando SQL/PySpark/Airflow para ingerir, procesar y transformar eficientemente grandes volúmenes de datos de diversas fuentes en un formato estructurado, garantizando la calidad e integridad de los datos.
- Diseñar e implementar una solución de data warehousing eficiente y escalable en AWS, utilizando tecnologías apropiadas de almacenamiento y bases de datos NoSQL/SQL para datos estructurados y no estructurados.
- Automatizar procesos ETL/ELT para optimizar la integración de datos de diversas fuentes y garantizar la fiabilidad y eficiencia de la plataforma.
- Crear modelos de datos para soportar inteligencia de negocio, proporcionando insights accionables e informes interactivos a los usuarios finales.
- Habilitar capacidades avanzadas de analítica y machine learning dentro de la plataforma para obtener insights predictivos y prescriptivos de los datos a través de herramientas como EMR/SageMaker Notebooks.
- Monitorizar y optimizar continuamente el rendimiento de los pipelines de datos, bases de datos y aplicaciones, asegurando un acceso a datos de baja latencia para tareas de analítica y machine learning.
- Implementar medidas de seguridad robustas y garantizar el cumplimiento de los datos con los requisitos internos, estándares de la industria y regulaciones para salvaguardar información sensible.
- Trabajar estrechamente con científicos de datos e ingenieros de inteligencia de negocio para comprender sus requisitos y colaborar en proyectos relacionados con datos.
- Crear documentación técnica completa para la arquitectura de la plataforma, modelos de datos y APIs para facilitar el intercambio de conocimientos y el mantenimiento.
Sobre el equipo
Amazon Music es un servicio inmersivo de entretenimiento de audio que profundiza las conexiones entre fans, artistas y creadores. Desde listas de reproducción de música personalizadas hasta podcasts exclusivos, transmisiones de conciertos en vivo hasta merchandising de artistas, Amazon Music está innovando en algunas de las intersecciones más emocionantes de la música y la cultura. Ofrecemos experiencias que sirven a todos los oyentes con nuestros diferentes niveles de servicio: los miembros Prime obtienen acceso a toda la música en modo aleatorio, y podcasts principales sin publicidad, incluidos con su membresía; los clientes pueden actualizar a Amazon Music Unlimited para acceso ilimitado bajo demanda a 100 millones de canciones, incluyendo millones en HD, Ultra HD y audio espacial; y cualquiera puede escuchar gratis descargando la aplicación Amazon Music o a través de dispositivos habilitados para Alexa. Únete a nosotros para tener la oportunidad de influir en cómo Amazon Music interactúa con fans, artistas y creadores a escala global.
Requisitos mínimos
Cualificaciones básicas
- 5+ años de experiencia en ingeniería de datos
- Experiencia con modelado de datos, data warehousing y construcción de pipelines ETL
- Experiencia con SQL
- Experiencia en al menos un lenguaje de scripting o programación moderno, como Python, Java, Scala, o NodeJS
- Experiencia mentorizando a miembros del equipo en mejores prácticas
Cualificaciones preferidas
- Experiencia con tecnologías de big data como: Hadoop, Hive, Spark, EMR
- Experiencia operando grandes data warehouses
Nuestra cultura inclusiva empodera a los Amazonianos para ofrecer los mejores resultados para nuestros clientes. Si tienes una discapacidad y necesitas una adaptación o ajuste en el lugar de trabajo durante el proceso de solicitud y contratación, incluyendo apoyo para el proceso de entrevista o incorporación, por favor visita amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations para más información. Si el país/región en el que estás solicitando no aparece, por favor contacta a tu Reclutador.
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