Mexique
DYOPATH
Amazon
Ingénieur Données Principal - Music DISCO, Music DISCO
Mexique
Ciudad de México, Mexico
PythonJavaSQLAWS
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À propos du poste
Amazon Music regorge de données ! Pour nous aider à y voir plus clair, l'équipe DISCO (Data, Insights, Science & Optimization) : (i) permet à l'organisation Consumer Product Tech de prendre des décisions basées sur les données qui améliorent la rétention, l'engagement et l'expérience client sur Amazon Music. Nous construisons et maintenons des solutions de données automatisées en libre-service, des modèles de science des données et effectuons des analyses approfondies sur des questions complexes qui fournissent des insights exploitables. Nous permettons également la mesure, la personnalisation et l'expérimentation en gérant des programmes de données clés allant des pipelines d'attribution, des métriques northstar weblabs aux cadres causaux. (ii) fournissant une infrastructure d'analyse et de science exceptionnelle pour les équipes DISCO, favorisant une approche axée sur les données pour les insights et la prise de décision. En tant que constructeurs de plateformes, nous nous engageons à créer des solutions flexibles, fiables et évolutives pour autonomiser nos clients. (iii) accélère et facilite l'analyse de contenu et offre l'indépendance nécessaire pour générer des insights précieux de manière rapide, agile et précise.
Ce domaine fournit un support analytique à l'organisation Consumer Product Tech pour prendre des décisions basées sur les données lors du lancement de nouvelles fonctionnalités et de l'évaluation des fonctionnalités existantes, dans le but d'améliorer l'expérience client.
L'équipe DISCO permet une analyse répétable, facile et approfondie des comportements des clients de la musique. Nous réduisons le coût en temps et en effort de l'analyse, de la construction de jeux de données, de la construction de modèles et de la segmentation des utilisateurs. Notre objectif est de permettre à toutes les équipes de Amazon Music de prendre des décisions basées sur les données et de mesurer efficacement leurs résultats en fournissant des données de haute qualité et de haute disponibilité, ainsi qu'un accès démocratisé aux données via des outils en libre-service.
Si vous aimez les défis liés au big data, ce rôle est fait pour vous. Nous collectons des milliards d'événements par jour, gérons des pétaoctets de données sur Redshift et S3, et développons des pipelines de données en utilisant Spark/Scala EMR, ETL basé sur SQL, services Airflow.
Nous recherchons un Ingénieur Données talentueux, enthousiaste et méticuleux, qui sait relever les défis du big data de manière agile.
L'équipe DISCO développe des données spécifiquement pour un ensemble de domaines commerciaux clés tels que la personnalisation et le marketing, et fournit et protège une expérience de données de base robuste en libre-service pour tous les clients internes. Nous utilisons des technologies AWS telles que Redshift, S3, EMR, EC2, DynamoDB, Kinesis Firehose et Lambda. Votre équipe gérera le magasin d'échange de données (Data Lake) et la couche de traitement EMR/Spark en utilisant Airflow comme orchestrateur. Vous construirez notre université de données et collaborerez avec les équipes Produit, Marketing, BI et ML pour construire de nouveaux événements comportementaux, pipelines, jeux de données, modèles et rapports afin de soutenir leurs initiatives. Vous continuerez également à développer des pipelines de big data.
Responsabilités clés
Les missions incluent la conception et l'analyse de big data, la modélisation de données, ainsi que le développement, le déploiement et l'exploitation de pipelines de big data. Vous contribuerez à construire les pipelines et les jeux de données les plus importants de Amazon Music, et à étendre les connaissances et les capacités de données en libre-service grâce à une université de données Amazon Music.
Vous travaillerez avec les Chefs de Produit, les Data Scientists et d'autres Ingénieurs Données pour aider à concevoir, développer et livrer une plateforme d'analyse de données et des solutions de pipelines de données évolutives afin de soutenir diverses initiatives de Science et ML, à l'échelle et à la vitesse de Amazon Music. De plus, vous aiderez à concevoir, développer et livrer des composants pour la plateforme d'analyse au niveau de l'organisation et à rationaliser/automatiser les flux de travail pour l'organisation DISCO dans son ensemble. Vous servirez de leader pour les Ingénieurs Données au sein de l'équipe DISCO MPT.
Une journée type
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles, y compris des data scientists, des ingénieurs en intelligence d'affaires, pour concevoir et architecturer une plateforme d'analyse de données moderne sur AWS, en utilisant le AWS Cloud Development Kit (CDK).
- Développer des pipelines de données robustes et évolutifs en utilisant SQL/PySpark/Airflow pour ingérer, traiter et transformer efficacement de grands volumes de données provenant de diverses sources dans un format structuré, en garantissant la qualité et l'intégrité des données.
- Concevoir et implémenter une solution d'entrepôt de données efficace et évolutive sur AWS, en utilisant les technologies de stockage et de base de données NoSQL/SQL appropriées pour les données structurées et non structurées.
- Automatiser les processus ETL/ELT pour rationaliser l'intégration des données provenant de diverses sources et assurer la fiabilité et l'efficacité de la plateforme.
- Créer des modèles de données pour soutenir l'intelligence d'affaires, en fournissant des insights exploitables et des rapports interactifs aux utilisateurs finaux.
- Permettre des capacités d'analyse avancée et de machine learning au sein de la plateforme pour dériver des insights prédictifs et prescriptifs à partir des données via des outils tels que EMR/SageMaker Notebooks.
- Surveiller et optimiser en continu les performances des pipelines de données, des bases de données et des applications, en garantissant un accès aux données à faible latence pour les tâches d'analyse et de machine learning.
- Mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes et assurer la conformité des données avec les exigences internes, les normes de l'industrie et les réglementations pour protéger les informations sensibles.
- Travailler en étroite collaboration avec les data scientists et les ingénieurs en intelligence d'affaires pour comprendre leurs besoins et collaborer sur des projets liés aux données.
- Créer une documentation technique complète pour l'architecture de la plateforme, les modèles de données et les APIs afin de faciliter le partage des connaissances et la maintenabilité.
À propos de l'équipe
Amazon Music est un service de divertissement audio immersif qui approfondit les liens entre les fans, les artistes et les créateurs. Des playlists musicales personnalisées aux podcasts exclusifs, en passant par les concerts en direct et les produits dérivés d'artistes, Amazon Music innove à certaines des intersections les plus passionnantes de la musique et de la culture. Nous offrons des expériences qui servent tous les auditeurs avec nos différents niveaux de service : les membres Prime ont accès à toute la musique en mode aléatoire, et aux meilleurs podcasts sans publicité, inclus dans leur adhésion ; les clients peuvent passer à Amazon Music Unlimited pour un accès illimité et à la demande à 100 millions de chansons, dont des millions en HD, Ultra HD et audio spatial ; et tout le monde peut écouter gratuitement en téléchargeant l'application Amazon Music ou via les appareils compatibles Alexa. Rejoignez-nous pour avoir l'opportunité d'influencer la manière dont Amazon Music engage les fans, les artistes et les créateurs à l'échelle mondiale.
Prérequis
Qualifications de base
- 5+ années d'expérience en ingénierie de données
- Expérience en modélisation de données, en entreposage de données et en construction de pipelines ETL
- Expérience avec SQL
- Expérience dans au moins un langage de script ou de programmation moderne, tel que Python, Java, Scala, ou NodeJS
- Expérience dans le mentorat de membres de l'équipe sur les meilleures pratiques
Qualifications préférées
- Expérience avec les technologies big data telles que : Hadoop, Hive, Spark, EMR
- Expérience dans l'exploitation de grands entrepôts de données
Notre culture inclusive permet aux Amazoniens de fournir les meilleurs résultats pour nos clients. Si vous avez un handicap et avez besoin d'un aménagement de lieu de travail ou d'un ajustement pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris un soutien pour le processus d'entretien ou d'intégration, veuillez visiter amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations pour plus d'informations. Si le pays/la région pour lequel vous postulez n'est pas répertorié, veuillez contacter votre partenaire de recrutement.
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