你的角色
数据工程开发团队负责使用本地和云技术设计、开发、测试和部署大型企业数据仓库/商业智能数据解决方案。数据工程师顾问将向数据工程开发经理汇报。在这个角色中，您将负责使用本地和云技术设计、开发和实施数据集成、数据仓库和数据集市（ELT/ETL）解决方案。
你的工作
在这个角色中，您将：
• 构建数据管道：为特定用例创建、维护和优化从开发到生产的工作负载
• 使用下面列出的创新和现代工具、技术和架构，推动最常见、可重复的数据准备和集成任务的自动化，以最小化缺陷并提高生产力
• 根据组织的企业信息服务政策和最佳实践，制定和执行数据集成和数据质量标准，覆盖所有开发项目
• 协助使用质量数据准备、集成和AI-enabled元数据管理工具和技术改进我们的数据管理基础设施
• 通过智能抽样和监测跟踪数据使用模式，了解我们的客户最常使用和重视的数据
• 分析端到端数据管道，与业务用户合作解决/排除数据管道问题，诊断数据问题
• 执行和监督分析和纠正根本原因，包括技术、流程或资源能力的不足
• 在敏捷/DevSecOps团队模型中与解决方案负责人、数据建模人员、分析师、业务伙伴和其他开发人员一起交付数据
• 指导初级数据工程师/开发人员
资格要求
您的知识和经验
• 需要学士学位或同等经验
• 需要至少12年相关经验
• 在云数据平台上使用编程语言（包括SQL、PL/SQL）的实际经验，如Snowflake、Oracle、SQL Server和Netezza
• 对数据建模（数据仓库2.0）、数据挖掘、主数据管理、数据集成、数据架构、数据虚拟化、数据仓库和数据质量技术有很强的技术理解，具有使用数据管理技术（如Informatica PowerCenter/IICS、Collibra、主数据管理、DBT Cloud、Denodo和Golden Gate）的实际经验
• 熟悉Git存储库（bitbucket、GitHub）、CI/CD（Jenkins、Azure DevOps）和软件开发工具，包括事故跟踪、版本控制、发布管理、子版本更改管理（Atlassian工具集 - Jira/Confluence）、测试工具和系统以及调度软件（Tidal、Control-m）
• 使用Tableau、Qlik、PowerBI和其他基于语义层的数据发现等流行数据发现、分析和商业智能软件工具的经验
• 在Python、R、KNIME、Alteryx等流行的开源和商业数据科学平台上有经验是一个很大的加分项，但不是必需的
• 基本了解数据治理和数据安全，特别是与信息管理者、隐私和安全官员合作，将数据管道移入生产环境，并符合适当的数据质量、治理和安全标准和认证
• 熟悉敏捷方法论，并能够将DevOps和越来越多的数据运营原则应用于数据管道，以改善组织中数据管理者和消费者之间的数据流通、集成、重用和自动化的沟通
薪酬范围：
该职位的薪酬范围为：加州118800.00美元至178200.00美元。
注意：
请注意，此范围代表了Blue Shield许多其他职位的薪酬范围，这些职位属于同一薪酬等级。Blue Shield的薪酬是基于多种因素确定的，包括候选人的经验、地点（加利福尼亚州、湾区或加州以外）以及类似职位的现任员工的薪酬水平。 
洛杉矶