Vereinigte Staaten
Roku
McAfee
Lead AI Data Engineer - Frisco
Vereinigte Staaten
Frisco, Texas, United States
PythonSQLAWS
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Rollenübersicht
Treten Sie unserem eCommerce Operational Intelligence Team als hands-on Lead AI Data Engineer bei. Sie werden unternehmensweite Datenpipelines und Analysefundamente (SQL, Spark/PySpark, ETL/ELT) aufbauen, die zuverlässige operative Einblicke und messbare Geschäftsauswirkungen liefern.
Der Lead AI Data Engineer wird die Transformation der operativen eCommerce-Analyse und Echtzeitüberwachung vorantreiben, indem er skalierbare Datenpipelines, KI-gestützte Einblicke und intelligente Dashboards erstellt. Diese Rolle leitet KI-Proof-of-Concepts und trägt zu produktionsreifen Lösungen bei, die die Plattformzuverlässigkeit verbessern, die Ursachenanalyse beschleunigen, die technische Produktivität steigern und die operative Intelligenz im gesamten eCommerce-Ökosystem von McAfee stärken.
Stellenbeschreibung
Über die Rolle
Dies ist eine Hybridposition in Frisco, TX. Sie müssen nach Bedarf vor Ort sein; wenn Sie nicht vor Ort arbeiten, arbeiten Sie von Ihrem Heimbüro aus. Sie müssen sich in erreichbarer Nähe zu Frisco, TX befinden. Wir bieten derzeit keine Umzugshilfe an.
#LI-Hybrid
Barrierefreie Unterstützung
McAfee erkennt seine Verpflichtung an, Bewerber und Mitarbeiter mit Behinderungen durch angemessene Vorkehrungen zu unterstützen. Wir sind hier, um zu helfen. Bitte teilen Sie uns mit, wenn Sie für einen Teil des Bewerbungs-, Interview-, Einstellungs- oder eines anderen Zeitpunkts während des Beschäftigungsprozesses eine angemessene Vorkehrung benötigen. Bitte geben Sie keine persönlichen medizinischen Informationen in der E-Mail an.
Vielfalt ist die Grundlage für unseren Geschäftserfolg. Wir wollen ein Arbeitsplatz der Wahl für alle Menschen sein und schätzen die einzigartigen Perspektiven, die eine vielfältige Belegschaft bietet. McAfee diskriminiert nicht rechtswidrig aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Behinderung, Status als geschützter Veteran, Alter, Abstammung, medizinischem Zustand, genetischen Informationen, Familienstand, Schwangerschaft oder einem anderen gesetzlich geschützten Status. Dieser Grundsatz gilt für alle Bereiche der Beschäftigung: Rekrutierung und Einstellung, Schulung, Leistungsbeurteilungen, Beförderungen und Versetzungen, Vergütung und Leistungen sowie soziale und Freizeitprogramme.
McAfee möchte ein Arbeitgeber der Wahl mit einem integrativen Umfeld für alle Personen sein. Im Rahmen dieses Ziels und in Übereinstimmung mit verschiedenen Gesetzen und Vorschriften bietet McAfee angemessene Vorkehrungen für Bewerber und Mitarbeiter an. Anträge auf angemessene Vorkehrungen für Bewerber und Mitarbeiter werden von Fall zu Fall geprüft.
Stellenausschreibungshinweis
McAfee verbietet Diskriminierung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Veteranenstatus, Familienstand, Schwangerschaft, Geschlechtsausdruck oder -identität, sexueller Orientierung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.
- Aufbau und Betrieb von produktiven ETL/ELT-Pipelines, die täglich Millionen von eCommerce-Ereignissen und Auftragstrends verarbeiten.
- Schreiben und Optimieren komplexer SQL für operative Analysen, KPIs und Berichterstattung.
- Entwurf von Analyse-fähigen Schemata und Datenmodellen für Leistung und Skalierbarkeit.
- Fehlerbehebung bei Pipelines, Microservices und APIs; Anwendung von Observability zur Isolierung von Ursachen.
- Integration von Daten aus eCommerce-, MarTech- und operativen Systemen in einheitliche Einblicke.
- Erstellung von KI-gesteuerter Anomalieerkennung/-benachrichtigung.
Mindestanforderungen
Über Sie
Erfahrung
- 10+ Jahre Erfahrung im Aufbau und der Architektur von großen Anwendungen und verteilten Systemen.
- 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau von produktiven Datenpipelines, ETL/ELT-Workflows und Analyseplattformen.
- Angewandte KI für operative Intelligenz (Anomalieerkennung/-alarmierung, Prognose, Einblicke).
Kernkompetenzen (muss vorhanden sein)
- Expertenkenntnisse in SQL (komplexe Abfragen und Leistungsoptimierung auf großen Datensätzen).
- Spark/PySpark in der Produktion (Spark SQL, Optimierung).
- Starkes Python (Tests, Packaging, moderne Entwicklungspraktiken).
- ETL/ELT-Design: Orchestrierung, Zeitplanung, Fehlerbehandlung, Überwachung.
- Databricks/Delta Lake (Jobs/Workflows, Unity Catalog; Medallion-Muster).
- Datenmodellierung für Analysen (dimensionale Modelle; Stern-/snowflake-Schemata).
- Grundlagen verteilter Systeme: Microservices, APIs, ereignisgesteuerte Muster.
- Produktions-Fehlerbehebung und Observability (Logs, Metriken, Traces, Alarmierung).
- AWS (S3, Lambda, Glue, Kinesis, OpenSearch, QuickSight, CloudWatch); BI (Power BI, Tableau, Grafana); LLM/GenAI (RAG, Vektor-DBs, LangChain, Bedrock).
Anwendungsentwicklung und Systemverständnis
- Engineering verteilter Systeme (Microservices, APIs, ereignisgesteuerte Architektur, Skalierbarkeitsmuster).
- Starke Ingenieursdisziplin (Design Patterns, Tests, Codequalität, Git, CI/CD) mit schneller Systemerfassung.
- Produktions-Fehlerbehebung, Observability (Ursachenanalyse; Logs/Metriken/Traces/Alarmierung) und KI-Agenten für automatisierte Überwachung/Benachrichtigung.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen