Estados Unidos
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Dell Technologies
Engenheiro de Sistemas Associado, Gestão de Dados
Estados Unidos
North Carolina, United States
PythonSQLAWSGCP
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Engenheiro de Sistemas Associado, Gestão de Dados
Nossos profissionais de vendas em campo contam com suporte técnico proativo durante o processo de vendas – e nossa equipe especializada de Engenharia de Sistemas está sempre pronta para atuar. Lideramos o desenvolvimento e a implementação de produtos, aplicações, serviços e soluções complexos e especializados. Desde a realização de apresentações de vendas e demonstrações de produtos até o desenvolvimento de planos detalhados de instalação ou integração de sistemas, garantimos que os clientes obtenham as soluções inovadoras, relevantes e interoperáveis de que precisam.
Junte-se a nós para realizar o melhor trabalho da sua carreira e causar um impacto social profundo como Engenheiro de Sistemas Sênior em nossa Equipe de Engenharia de Sistemas na Região Leste dos EUA.
Dê o primeiro passo em direção à carreira dos seus sonhos
Cada membro da equipe Dell Technologies traz algo único. Aqui está o que buscamos para esta função:
O que você irá alcançar
Como Engenheiro de Sistemas Sênior, você fornecerá suporte técnico de pré-vendas para nossas equipes de vendas em campo, ajudando a definir a solução Dell Technologies completa para nossos clientes, utilizando toda a gama de produtos e serviços da empresa.
Você irá:
- Construir e liderar relacionamentos para contas de clientes altamente sofisticadas
- Conduzir a análise das necessidades do cliente e antecipar requisitos além do escopo da solução existente
- Preparar especificações detalhadas de produtos para viabilizar a venda de nossos produtos e soluções, e realizar apresentações de impacto nas instalações dos clientes
- Verificar a operabilidade de configurações sofisticadas de produtos e serviços dentro do ambiente do cliente
- Realizar integração avançada de sistemas e fornecer expertise técnica para projetar e implementar a solução
Requisitos mínimos
Habilidades Técnicas
- Experiência prática com pelo menos uma das principais plataformas de dados em nuvem (por exemplo, Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Cloudera, Synapse ou similar).
- Sólida compreensão de data warehousing, data lakes/lakehouse e conceitos de ETL/ELT (staging, modelagem, ajuste de desempenho, compensações entre custo/desempenho).
- Engenharia e integração de dados, incluindo processamento de dados não estruturados (PDFs, logs, imagens, texto) e transformação em formatos estruturados/vetorizados
- Fortes habilidades em SQL para consultas analíticas, ajuste de desempenho e modelagem de dados (esquemas estrela/snowflake, modelagem dimensional, particionamento, clustering).
- Dados não estruturados & IA/RAG: Compreensão de bancos de dados vetoriais (por exemplo, Elasticsearch, Milvus, pgvector), modelos de embedding e arquiteturas RAG. Familiaridade com pipelines de processamento de documentos, estratégias de chunking e padrões de busca semântica.
- Familiaridade com ferramentas de orquestração e pipeline de dados (por exemplo, Airflow, dbt, Spark, Kafka, ferramentas de ETL nativas da nuvem) e padrões de processamento em lote vs. streaming.
- Compreensão de governança de dados (catálogo, linhagem, segurança, RBAC, mascaramento, requisitos de conformidade como GDPR/CCPA).
- Analytics, BI e ciência de dados
- Capacidade de projetar e explicar soluções de analytics de ponta a ponta: desde dados brutos até dashboards e modelos preditivos.
- Conhecimento prático de ferramentas de BI (por exemplo, Tableau, Power BI, Looker, Qlik) e como conectar, modelar e otimizar para analytics de autoatendimento.
- Familiaridade com fluxos de trabalho de ciência de dados e ML (engenharia de atributos, experimentação, treinamento/implantação de modelos, desenvolvimento de pipeline RAG, engenharia de prompt) e ferramentas/linguagens como Python, Spark, notebooks e frameworks de ML (por exemplo, scikit-learn, MLflow, TensorFlow/PyTorch, LangChain, LlamaIndex em nível conceitual).
Habilidades de Consultoria
- Habilidade em fazer as perguntas certas para descobrir requisitos técnicos, restrições e impulsionadores de negócios.
- Capacidade de traduzir problemas de negócios ambíguos em casos de uso claros de dados e analytics.
- Storytelling & comunicação
- Excelente capacidade de traduzir tópicos técnicos complexos em narrativas claras e orientadas para negócios, tanto para públicos técnicos quanto não técnicos.
- Confortável em realizar apresentações para grandes grupos e stakeholders seniores (CIO/CDO, Chefes de Dados/Analytics).
- Excelência em Demo & POC
- Capacidade de construir e realizar demonstrações convincentes que contam uma história em torno dos dados e casos de uso do cliente, não apenas funcionalidades.
- Capacidade de estruturar e executar POCs com critérios de sucesso, cronogramas e relatórios executivos claros para acelerar a vitória técnica.
- Posicionamento competitivo
- Compreensão do ecossistema mais amplo de dados & IA e capacidade de articular diferenciação em relação a outros data warehouses, plataformas de data lake/lakehouse e ferramentas de analytics.
5+ anos em uma função técnica voltada para o cliente, como Engenheiro de Vendas, Arquiteto de Soluções, Engenheiro de Dados, Consultor de Analytics ou Cientista de Dados com forte exposição comercial.
Experiência comprovada na arquitetura e entrega de soluções de gestão de dados, analytics ou ciência de dados em uma ou mais das seguintes áreas:
- Migrações de data warehouse ou lakehouse em nuvem
- Modernização de BI empresarial/analytics de autoatendimento
- Implementações de GenAI e RAG para gestão de conhecimento empresarial, processamento inteligente de documentos ou aplicações de IA voltadas para o cliente
- Analytics em tempo real ou streaming
- Habilitação de analytics avançado / ciência de dados
- Experiência prática com pelo menos uma das principais nuvens públicas (AWS, Azure ou GCP) e uma ou mais plataformas de dados líderes (por exemplo, Snowflake, Databricks, Cloudera, BigQuery, Redshift, Synapse).
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