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McAfee
Lead AI Data Engineer - Frisco
Estados Unidos
Frisco, Texas, United States
PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Visão Geral da Posição
Junte-se à nossa equipe de Inteligência Operacional de E-commerce como um Lead AI Data Engineer prático. Você construirá pipelines de dados em escala empresarial e bases analíticas (SQL, Spark/PySpark, ETL/ELT) que produzem insights operacionais confiáveis e impacto comercial mensurável.
O Lead AI Data Engineer impulsionará a transformação da análise operacional de e-commerce e do monitoramento em tempo real, construindo pipelines de dados escaláveis, insights com IA e dashboards inteligentes. Esta função liderará provas de conceito de IA e contribuirá para soluções de nível de produção que melhoram a confiabilidade da plataforma, aceleram a identificação da causa raiz, aumentam a produtividade da engenharia e fortalecem a inteligência operacional em todo o ecossistema de e-commerce da McAfee.
Descrição da Vaga
Sobre a Vaga
Esta é uma posição Híbrida localizada em Frisco, TX. Você será obrigado a estar no local conforme necessário; quando não estiver trabalhando no local, você trabalhará de seu escritório em casa. Você deve estar a uma distância razoável de Frisco, TX. Não estamos oferecendo assistência de realocação neste momento.
#LI-Hybrid
Acomodações
A McAfee reconhece e apoia sua obrigação de acomodar razoavelmente candidatos e funcionários com deficiências. Estamos aqui para ajudar. Por favor, informe-nos se você precisar de uma acomodação razoável para qualquer parte do processo de inscrição, entrevista, contratação ou em qualquer outro momento durante o processo de emprego. Por favor, não inclua informações médicas pessoais no e-mail.
A diversidade é fundamental para o sucesso de nossos negócios. Queremos ser um local de trabalho de escolha para todas as pessoas e valorizamos as perspectivas únicas oferecidas por uma força de trabalho diversificada. A McAfee não discrimina ilegalmente com base em raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, origem nacional, cidadania, deficiência, status de veterano protegido, idade, ancestralidade, condição médica, informação genética, estado civil, gravidez ou qualquer outro status legalmente protegido. Este princípio se aplica a todas as áreas de emprego: recrutamento e contratação, treinamento, avaliações de desempenho, promoções e transferências, remuneração e benefícios, e programas sociais e recreativos.
A McAfee deseja ser um empregador de escolha com um ambiente inclusivo para todos os indivíduos. Como parte desse objetivo e em conformidade com várias leis e regulamentos, a McAfee fornece acomodação razoável a candidatos e funcionários. Solicitações de acomodação razoável para candidatos e funcionários são avaliadas caso a caso.
Declaração de Publicação
A McAfee proíbe a discriminação com base em raça, cor, religião, gênero, origem nacional, idade, deficiência, status de veterano, estado civil, gravidez, expressão ou identidade de gênero, orientação sexual ou qualquer outro status legalmente protegido.
- Construir e operar pipelines de ETL/ELT de produção processando milhões de eventos de e-commerce diariamente e tendências de pedidos.
- Escrever e otimizar SQL complexos para análise operacional, KPIs e relatórios.
- Projetar esquemas prontos para análise e modelos de dados para desempenho e escala.
- Solucionar problemas de pipelines, microsserviços e APIs; aplicar observabilidade para isolar causas raiz.
- Integrar dados de sistemas de e-commerce, MarTech e operacionais em insights unificados.
- Construir detecção/notificação de anomalias impulsionada por IA.
Requisitos mínimos
Sobre Você
Experiência
- 10+ anos construindo e arquitetando aplicações em larga escala e sistemas distribuídos.
- 5+ anos construindo pipelines de dados de produção, fluxos de trabalho ETL/ELT e plataformas de análise.
- IA aplicada à inteligência operacional (detecção/alerta de anomalias, previsão, insights).
Habilidades Essenciais (obrigatório)
- Especialista em SQL (consultas complexas e otimização de desempenho em grandes conjuntos de dados).
- Spark/PySpark em produção (Spark SQL, otimização).
- Forte conhecimento em Python (testes, empacotamento, práticas modernas de desenvolvimento).
- Design de ETL/ELT: orquestração, agendamento, tratamento de erros, monitoramento.
- Databricks/Delta Lake (Jobs/Workflows, Catálogo Unity; padrões Medallion).
- Modelagem de dados para análise (modelos dimensionais; esquemas estrela/snowflake).
- Fundamentos de sistemas distribuídos: microsserviços, APIs, padrões orientados a eventos.
- Solução de problemas de produção e observabilidade (logs, métricas, traces, alertas).
- AWS (S3, Lambda, Glue, Kinesis, OpenSearch, QuickSight, CloudWatch); BI (Power BI, Tableau, Grafana); LLM/GenAI (RAG, bancos de dados vetoriais, LangChain, Bedrock).
Desenvolvimento de Aplicações e Compreensão de Sistemas
- Engenharia de sistemas distribuídos (microsserviços, APIs, arquitetura orientada a eventos, padrões de escalabilidade).
- Forte disciplina de engenharia (padrões de design, testes, qualidade de código, Git, CI/CD) com rápida compreensão do sistema.
- Solução de problemas de produção, observabilidade (análise de causa raiz; logs/métricas/traces/alertas) e agentes de IA para monitoramento/notificação automatizados.
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