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シニア データ エンジニア – カーギルの農業およびトレーディング、EMEA M/F/D

カーギルは、安全で責任ある持続可能な方法で世界に栄養を与えるための食品および農業ソリューションを提供することに取り組んでいます。サプライチェーンの中心に位置する当社は、農家や顧客と連携して、生活に不可欠な製品を調達、製造、配送しています。 当社の 155,000 人のチーム メンバーは目的を持って革新し、ビジネスの成長、コミュニティの繁栄、消費者の豊かな暮らしを実現するために、顧客に生活必需品を提供しています。ファミリー企業として 160 年以上の経験を持つ当社は、価値観に忠実でありながら将来を見据えています。私たちは人々を第一に考えます。私たちはより高いところに到達します。私たちは今日も、そしてこれからの世代も正しいことを行っています。仕事の目的と影響シニア データ エンジニア - 農業と貿易のスペシャリストは、データ分析とレポート作成を可能にする複雑なデータ システムを設計、構築、保守します。このジョブでは、最小限の監視で、大量のデータが効率的に処理され、意思決定のためにアクセスできるようになります。主要な責任• データ インフラストラクチャ: データの効率的な保存と取得をサポートするデータ インフラストラクチャを準備します。• データ形式: 組織全体でのデータの使いやすさとアクセスしやすさを向上させるために、適切なデータ形式を調査して解決します。• データおよび分析ソリューション: 高度なエンジニアリングとクラウドベースのテクノロジーを使用して複雑なデータ製品とソリューションを開発し、拡張性、持続可能性、堅牢性を備えた設計と構築を保証します。• データ パイプライン: さまざまなデータ ソースからのデータのシームレスな取り込み、データの情報への変換、データ レイクやデータ ウェアハウスなどのデータ ストアへの移動を容易にするストリーミングおよびバッチ データ パイプラインを開発および維持します。• データ システム: 既存のデータ システムとアーキテクチャをレビューして、改善と最適化が必要な領域を特定します。• ステークホルダー管理: 多機能データおよび高度な分析チーム、ビジネス チームと連携して要件を取得し、データ ソリューションがさまざまなパートナーの機能的および非機能的ニーズを確実に満たすようにします。• データ…

シニア データ エンジニア – カーギルの農業およびトレーディング、EMEA M/F/D

カーギルは、安全で責任ある持続可能な方法で世界に栄養を与えるための食品および農業ソリューションを提供することに取り組んでいます。サプライチェーンの中心に位置する当社は、農家や顧客と連携して、生活に不可欠な製品を調達、製造、配送しています。

当社の 155,000 人のチーム メンバーは目的を持って革新し、ビジネスの成長、コミュニティの繁栄、消費者の豊かな暮らしを実現するために、顧客に生活必需品を提供しています。ファミリー企業として 160 年以上の経験を持つ当社は、価値観に忠実でありながら将来を見据えています。私たちは人々を第一に考えます。私たちはより高いところに到達します。私たちは今日も、そしてこれからの世代も正しいことを行っています。

仕事の目的と影響

シニア データ エンジニア – 農業と貿易のスペシャリストは、データ分析とレポート作成を可能にする複雑なデータ システムを設計、構築、保守します。このジョブでは、最小限の監視で、大量のデータが効率的に処理され、意思決定のためにアクセスできるようになります。

主要な責任

• データ インフラストラクチャ: データの効率的な保存と取得をサポートするデータ インフラストラクチャを準備します。
• データ形式: 組織全体でのデータの使いやすさとアクセスしやすさを向上させるために、適切なデータ形式を調査して解決します。
• データおよび分析ソリューション: 高度なエンジニアリングとクラウドベースのテクノロジーを使用して複雑なデータ製品とソリューションを開発し、拡張性、持続可能性、堅牢性を備えた設計と構築を保証します。
• データ パイプライン: さまざまなデータ ソースからのデータのシームレスな取り込み、データの情報への変換、データ レイクやデータ ウェアハウスなどのデータ ストアへの移動を容易にするストリーミングおよびバッチ データ パイプラインを開発および維持します。
• データ システム: 既存のデータ システムとアーキテクチャをレビューして、改善と最適化が必要な領域を特定します。
• ステークホルダー管理: 多機能データおよび高度な分析チーム、ビジネス チームと連携して要件を取得し、データ ソリューションがさまざまなパートナーの機能的および非機能的ニーズを確実に満たすようにします。
• データ フレームワーク: 複雑なプロトタイプを構築して新しい概念をテストし、データ処理機能を向上させ、高度な分析イニシアチブをサポートするデータ エンジニアリング フレームワークとアーキテクチャを実装します。
• 自動展開パイプライン: 目的に合ったガバナンスを備えたコード展開の効率を向上させる自動展開パイプラインを開発します。
• データ モデリング: データストア テクノロジに合わせた複雑なデータ モデリングを実行し、BI、分析、下流システムによる持続可能なパフォーマンス、アクセシビリティ、および効果的な利用を保証します。
#LI-EE1

資格

  • 最低要件として 4 年間の関連業務経験が必要です。通常、5 年以上の関連経験を反映します。
  • データ プラットフォームの設計 – バッチおよびリアルタイムのワークロードをサポートする Snowflake 上のスケーラブルな ELT データ プラットフォームを設計します。
  • 高度な Python エンジニアリング – .NET サービスと統合に関する実用的な知識を使用して、本番グレードの Python パイプラインと再利用可能なデータ フレームワークを構築します。
  • Snowflake およびリレーショナル データベースの専門知識 – Snowflake アーキテクチャ、高度な SQL に関する深い知識、Oracle、SQL Server、PostgreSQL の操作経験。
  • バッチおよびリアルタイム処理 – Apache Kafka および Apache Pulsar を使用した、信頼性の高いバッチおよびストリーミング / リアルタイム データ パイプラインの設計と運用。
  • パフォーマンスとコストの最適化 – Snowflake クエリ、ウェアハウスの使用状況、Python ワークロードを最適化し、効率とスケールを高めます。
  • セキュリティとガバナンス – データ プラットフォーム間でのアクセス制御、データ保護、安全なデータ共有パターンを実装します。
  • 信頼性とデータ品質 – 重要なデータセット全体でパイプラインの復元力、モニタリング、データ品質を確保します。
  • GenAI の有効化 – 構造化データと非構造化データの準備、埋め込み、OpenAI との統合 (RAG スタイルのワークフローなど) を含む、高品質のデータ パイプラインを通じて GenAI ユース ケースを有効にします。

    望ましい資格:
  • 貿易および/または金融業界での確かな経験。
  • MS Power BI および Tableau の実証済みの経験。

私たちのオファー
私たちは、あなたの能力を伸ばし、才能を開花させる、ペースの速い刺激的な国際環境を提供します。また、当社は、世界最大かつ最も堅実な民間企業の 1 つとして、優れたキャリア開発の機会と組み合わせた、競争力のある給与と福利厚生を提供しています。

当社は障害のある方からの応募を歓迎し、包括的でアクセスしやすい採用プロセスと職場を提供することに尽力しています。弊社が候補者を適切にサポートできるよう、採用または面接のプロセス中に何らかの配慮が必要な場合は候補者にお知らせいただくことをお勧めします。

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執筆者について: nipponese

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