Ingeniero jefe de Big Data
Ingeniero jefe de Big Data
¿Quienes somos?
Equinix es la empresa de infraestructura digital del mundo, que opera 210 centros de datos en todo el mundo y proporciona interconexiones a todas las nubes y redes clave. Las empresas necesitan un lugar para simplificar y reunir una infraestructura compleja y fragmentada que abarque entornos de nube pública y privada. Nuestra plataforma global permite a los clientes colocar la infraestructura donde la necesiten y conectarla a todo lo que necesitan para tener éxito.
En Equinix, ayudamos a los líderes digitales del mundo a escalar con agilidad, acelerar el lanzamiento de servicios digitales, brindar experiencias de clase mundial y transformar la vida de las personas. Nuestra cultura se basa en la colaboración y el crecimiento y desarrollo de nuestros equipos.
Contratamos personas trabajadoras que prosperan en la resolución de problemas desafiantes y les brindan oportunidades para perfeccionar nuevas habilidades y probar nuevos enfoques, a medida que aumentamos nuestra cartera de productos con nuevas soluciones de arquitectura de red y software. Adoptamos la diversidad de pensamiento y contribución y estamos comprometidos a proporcionar un entorno de trabajo equitativo. eso es fundamental para nuestros valores fundamentales como empresa y es vital para nuestro éxito.
Descripción del trabajo:
Como líder, será responsable del desarrollo de extremo a extremo de los casos de uso de análisis de datos y AI / ML. El rol debe ser práctico y estar dispuesto a trabajar en ML Ops.
El puesto es para un individuo motivado con habilidades de ingeniería de software y experiencia con tecnologías de Big Data. El candidato participará ampliamente en actividades prácticas que incluyen POC, diseño, documentación, desarrollo y prueba de nuevas funciones. El candidato debe ser ágil y flexible con prioridades cambiantes según las necesidades del equipo.
Estarás trabajando con
- Datos masivos: Obtendrá / examinará, analizará y diseñará canalizaciones de datos para gigabytes / terabytes de datos estructurados y no estructurados con nuestra plataforma para crear valor para los clientes. También trabajará con datos empresariales.
- Empujando los limites: Esta función estará a la vanguardia de nuestra plataforma de Data / Machine Learning. A medida que nos esforzamos por resolver más desafíos de nuestros clientes, creará prototipos de nuevas funciones, herramientas e ideas. Innovar a un ritmo muy rápido para mantener nuestra ventaja competitiva.
- Hackeo de Linux: Utilizará magistralmente la línea de comandos, incluidas herramientas como vi / emacs y comprenderá más allá de los conceptos básicos de grep, bash, awk, sed, etc. para sumergirse agresivamente en datos, sistemas y plataformas de cómputo para obtener los resultados que busca.
- Despliegue de producción: Usted será responsable de la integración y la implementación de las canalizaciones de aprendizaje automático en producción, donde sus ideas pueden cobrar vida.
- Coordine y trabaje con equipos multifuncionales, a veces ubicados en diferentes ubicaciones geográficas.
Cualificación y experiencia:
- Fundamentos de CS: Ha obtenido al menos una licenciatura / maestría en Ciencias de la Computación o un título relacionado Y tiene un fuerte espíritu de aprendizaje continuo.
- Ingeniería y arquitectura de software: Tiene de 8 a 12 años de experiencia profesional en desarrollo de software con lenguajes y sistemas como Python / Java, REST API, PySpark, Apache Beam y control de versiones (git), con buenas habilidades analíticas y de depuración.
- Big data: Tiene una amplia experiencia en análisis de datos y conocimiento práctico de la infraestructura de big data como Google Cloud, Big Query, Data Flow, AWS / Azure, Hadoop Eco System, HDFS, Spark. Ha construido rutinariamente canalizaciones de datos con gigabytes / terabytes de datos y comprende los desafíos de manipular conjuntos de datos tan grandes.
- Ciencia de datos / Operaciones de ML: Experiencia en la operacionalización de proyectos de ciencia de datos (ML Ops) utilizando al menos uno de los marcos o plataformas populares (por ejemplo, Teraform, Ansible, Kubeflow, Google AI Platform)
- Modelado de datos: Destreza para los datos, el esquema, el modelo de datos, PL / SQL, el esquema de estrella y copo de nieve, cómo brindar eficiencia en el modelado de datos para consultar datos de manera eficiente para el análisis, comprende la criticidad TDD y desarrolla técnicas de validación de datos.
- Sistemas en tiempo real: Comprende la evolución de las bases de datos para tecnologías en memoria, NoSQL y de indexación junto con experiencia en sistemas de procesamiento de transmisión y en tiempo real como Google pub / sub, tecnologías GCP, Kafka, tecnologías de transmisión AWS / Azure, Storm, Spark Streaming.
- Fuertes habilidades de diseño: con un historial probado de éxito en proyectos grandes / altamente complejos, preferiblemente en aplicaciones empresariales e integración.
- Gestión de proyectos: Demuestra excelentes habilidades de gestión de proyectos y tiempo, exposición a scrum u otras prácticas ágiles en JIRA.
- Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita: Debe poder comunicarse y trabajar de manera efectiva con los miembros del equipo y otros miembros funcionales del equipo para coordinar y cumplir con los entregables.
Debe tener
Bueno tener
Ingeniería y arquitectura de software
Python / Java, control de versiones (git), API REST, habilidades analíticas y de depuración
PySpark, Apache Beam
Big Data
Google Cloud Platform, Big Query, flujo de datos
AWS / Azure, Hadoop Eco System, HDFS, Spark
Ciencia de datos / Operaciones de ML
Teraform, Ansible
Kubeflow, Google AI Platform
Modelado de datos
Modelado de datos, PL / SQL, diseño de esquemas de estrellas y copos de nieve, en memoria
Tecnologías de indexación y NoSQL
Sistemas de tiempo real
Google pub / sub, tecnologías GCP, Kafka
Tecnologías de transmisión AWS / Azure, Storm, Spark Streaming
Instrumentos
Tableau, PowerBI
Competencias de liderazgo:
- Colaborativo: Facilita la colaboración efectiva entre compañeros de trabajo y socios externos al alentar a trabajar juntos como un equipo, compartir sus puntos de vista honestos y reaccionar de una manera no defensiva, involucra a otros según corresponda al tomar decisiones en nombre del equipo. Se asegura de que tanto las personas como el equipo reciban crédito por sus contribuciones y logros.
- Cultiva la innovación: Motiva a otros a encontrar nuevas y mejores formas de abordar los desafíos. Anima a las personas a incorporar perspectivas variadas para fortalecer el proceso de innovación. Proporciona apoyo y recursos para ideas prometedoras mediante la creación de prototipos y la experimentación. Desafía al equipo / a otros a desarrollar soluciones innovadoras.
- Impulsa los resultados: Destaca la importancia de lograr resultados; desafía los malos resultados o los comportamientos improductivos en los grupos de trabajo. Brinda asistencia y aliento para ayudar a los grupos de trabajo / proyectos a superar los obstáculos. Toma medidas para promover la urgencia en los grupos de trabajo para alcanzar las metas y cumplir con los plazos. Generalmente, supera obstáculos y entrega resultados a través de un equipo.
-
Otras competencias de liderazgo:
- Gente
- Influir en las personas: se comunica de manera eficaz, impulsa el compromiso, impulsa la visión y el propósito, la astucia organizacional, persuade
- Optimización del talento diverso: crea equipos eficaces, desarrolla talento
- Resultados
- Tomar la iniciativa: orientado a la acción, ingenio
- Uno mismo
- Ser auténtico: infunde confianza
- Ser flexible y adaptable: ser resistente, gestionar la ambigüedad, aprendizaje ágil
- Ser abierto: demuestra autoconciencia, autodesarrollo, habla y da un paso al frente.
- Pensamiento
- Toma de decisiones complejas: equilibra las partes interesadas, la calidad de las decisiones
- Comprensión del negocio: conocimiento empresarial, enfoque en el cliente, agudeza financiera, conocimiento de la tecnología
- Gente
