Mexiko
Capgemini
Corning
Sr. Data Engineer
Mexiko
Reynosa, Tamaulipas, 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 andere Ingenieure durch Mentoring, Code-Reviews und Wissensaustausch anleiten.
Hauptverantwortlichkeiten und Aufgaben der Position: -
- Entwerfen, Erstellen, Optimieren und Warten von skalierbaren ETL/ELT-Pipelines und Datenlösungen für Batch- und Near-Real-Time-Anwendungsfälle. -
- Entwickeln von zuverlässigen, produktionsreifen Datensätzen, die Fertigungstransparenz, operative Entscheidungsfindung, Analytik, Berichterstattung und KI/ML-Anwendungen unterstützen. -
- Implementieren von automatisierten Datenqualitätsprüfungen, Überwachungs-, Beobachtbarkeits- und Validierungsprozessen zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit und Reduzierung von Produktionsproblemen. -
- Leiten 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 Best Practices im Ingenieurwesen.
Was Sie mitbringen müssen? -
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik, Mathematik oder einem anderen verwandten technischen Fachgebiet. -
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder einer verwandten datenfokussierten Rolle, einschließlich Design, Erstellung, 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 Daten aus den Bereichen Fertigung, Produktion, Industrie, Betrieb, Ausrüstung, Qualität oder Lieferkette. -
- 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 in der eigenständigen Übernahme komplexer Data-Engineering-Initiativen. -
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Lösungen und Architekturentscheidungen 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. -
- Einblicke in KI/ML-Datenpipelines, Large Language Models, KI-Agenten, intelligente Automatisierung oder KI-gestützte Datenqualitätslösungen. -
- Erfahrung mit Zeitreihendaten, Sensordaten, Industrial IoT oder Operational Technology 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 Datenqualitäts-Technologien. -
- Karriereentwicklungsmöglichkeiten 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 über uns
Corning ist einer der weltweit führenden Innovatoren in den Bereichen Glas-, Keramik- und Materialwissenschaft. Unsere Technologien helfen, die Welt zu verbinden, 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, Chancengleichheit am Arbeitsplatz zu bieten und berücksichtigt Anfragen nach angemessenen Vorkehrungen gemäß den geltenden Gesetzen. Personen mit Behinderungen oder aufrichtigen religiösen Überzeugungen können angemessene Vorkehrungen beantragen, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgespräch teilzunehmen, wesentliche Arbeitsaufgaben zu erfüllen oder andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten.
Um eine Anfrage nach angemessenen Vorkehrungen im Zusammenhang mit einer Behinderung oder Religion einzureichen, kontaktieren Sie uns bitte unter [email protected].
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