Senior Data Engineer (Chicago- Hybrid)

Wenn Sie in Hawaii arbeiten, ist es neben dem Lernen der funktionalen Aspekte des Hotelbetriebs – wie die richtige Art, ein Bett zu machen oder das Gepäck am besten zu handhaben – von entscheidender Bedeutung, die hawaiianische Kultur und den Geist von 'ohana' oder 'Familie' zu verstehen. Bei Hyatt arbeiten wir daran, Pflege durch datengestützte Entscheidungen und Automatisierung voranzutreiben. Diese Mission bildet die Grundlage für jede Entscheidung, während wir die Zukunft des Reisens gestalten. Wir können das nicht ohne die besten Talente tun – Talente, die innovativ, neugierig und bestrebt sind, außergewöhnliche Erlebnisse für unsere Gäste, Kunden, Eigentümer und Kollegen zu schaffen.

Hyatt sucht einen erfahrenen Senior Data Engineer, der eine außergewöhnliche Ergänzung unseres wachsenden Engineering-Teams sein wird. Der Senior Data Engineer wird eng mit Ingenieuren, Produktmanagern und Datenteams zusammenarbeiten, um die Datenanforderungen verschiedener Initiativen bei Hyatt zu erfüllen. In dieser Rolle werden Sie große Datenherausforderungen auf agile Weise angehen. Sie werden Datenpipelines erstellen, die Ingenieuren, Analysten und anderen Stakeholdern in der gesamten Organisation ermöglichen, Daten zu nutzen. Sie werden Datenmodelle erstellen, um aufschlussreiche Analysen zu liefern, während Sie den höchsten Standard an Datenintegrität sicherstellen. Sie werden verschiedene Datenquellen integrieren, die Effizienz, Zuverlässigkeit und Latenz unseres Datensystems verbessern, Datenpipelines automatisieren und unser Datenmodell sowie die gesamte Architektur verbessern.

Sie werden mehrere Datenprojekte mit geplanter und koordinierter Ausführung und pünktlicher Lieferung von Qualitätsprodukten leiten. Sie werden Teil eines hochsichtbaren, kollaborativen und leidenschaftlichen Data Engineering-Teams sein und an allen Aspekten des Designs, der Entwicklung und der Implementierung skalierbarer und zuverlässiger Datenprodukte und -pipelines arbeiten. Die Anwendung der neuesten Techniken und Ansätze in den Bereichen Data Engineering und Machine Learning Engineering ist nicht nur ein Nice-to-have, sondern ein Muss. Dieser Kandidat baut fantastische Beziehungen auf allen Ebenen der Organisation auf und wird als Problemlöser anerkannt, der bestrebt ist, die Arbeit aller um ihn herum zu verbessern.

Als unser idealer Kandidat verstehen Sie die Kraft und den Zweck unserer Kultur der Fürsorge und verkörpern unsere Kernwerte: Empathie, Inklusion, Integrität, Experimentieren, Respekt und Wohlbefinden. Sie arbeiten gerne mit anderen zusammen, sind ergebnisorientiert und suchen nach einer Vielzahl von Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.

Die Rolle

• Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Programmmanagementteams zur Definition von Produktmerkmalen, geschäftlichen Ergebnissen und Strategien für Datenprodukte.
• Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern, Betrieb, Senior Management usw. zur Unterstützung des täglichen Betriebs.
• Unterstützung des operativen Reportings, der Self-Service-Datenengineering-Bemühungen, der Produktionsdatenpipelines und der Business-Intelligence-Suite.
• Interaktion mit mehreren verschiedenen Stakeholdern und Erfassung/Verständnis der Geschäftsanforderungen, Bewertung der Machbarkeit und Auswirkungen sowie termingerechte Lieferung mit hoher Qualität.
• Entwicklung geeigneter Lösungen und Empfehlung alternativer Ansätze, wenn nötig.
• Forschung, Prototyping und Empfehlung neuer Tools und Technologien im Bereich Cloud-Datenengineering und Generative AI.
• Aktivierung aktueller Generative AI-Initiativen durch die Entwicklung von Pipelines, die unstrukturierte Daten verarbeiten, Text transformieren, Modelle integrieren und generierte Ausgaben validieren.
• Arbeiten mit großen Datenmengen, Verfeinerung von Datenbankabfragen und Lösung komplexer technischer Probleme.
• Beitrag zu mehreren Projekten/Forderungen gleichzeitig.
• Arbeiten in einem schnelllebigen, kollaborativen und iterativen Umfeld.
• Ausübung unabhängiger Urteilsbildung in Methoden und Techniken zur Erlangung von Ergebnissen.
• Arbeiten in einem agilen/Scrum-Umfeld.
• Verwendung modernster Technologien zum Erwerb, zur Eingabe und zur Transformation großer Datensätze.

Qualifikationen

• 8+ Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering oder verwandten technischen Arbeiten, einschließlich Business Intelligence, Analytics.
• Erfahrung und Komfort beim Lösen von Problemen in einem unklaren Umfeld, in dem ständige Veränderungen stattfinden.
• Erfahrung im Entwerfen und Erstellen skalierbarer und robuster Datenpipelines zur Ermöglichung datengestützter Entscheidungen für das Unternehmen.
• Sehr gutes Verständnis des gesamten Softwareentwicklungszyklus.
• Sehr gutes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Ansätzen.
• Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL-Ansätzen.
• Erfahrung im Aufbau von Hochvolumendaten-Workflows in einer Cloud-Umgebung.
• Erfahrung im Aufbau von Data Warehouses und Business-Intelligence-Projekten.
• Erfahrung in der Datenbereinigung, Datenvalidierung und Datenaufbereitung.
• Praktische Erfahrung mit AWS-Cloud und AWS-nativen Technologien wie Glue, Lambda, Kinesis, Lake Formation, S3, DynamoDB, Step Functions, Athena.
• Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Cognos, ThoughtSpot.
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken wie Oracle, Snowflake, einschließlich fortgeschrittener SQL, Tasks/Streams, gespeicherte Prozeduren und Leistungsoptimierung.
• Praktische Erfahrung mit Snowflake Cortex AI, AI SQL-Funktionen oder einer gleichwertigen Produktions-LLM-Plattform.
• Versiert in SQL, PL/SQL, NoSQL, relationalen Datenbanken (RDBMS), Datenbankkonzepten und dimensionalem Modellieren.
• Praktische Erfahrung im Aufbau komplexer Geschäftslogik und Datenaufnahme- und Transformations- (ETL/ELT)-Workflows unter Verwendung von Informatica IICS oder ähnlichen Tools, AWS-Pipelines, Snowpipe, Streaming-Lösungen, Kafka und anderen branchenüblichen Tools und Prozessen ist bevorzugt.
• Praktische Erfahrung mit Python/Shell-Skripting und SQL zum Aufbau skalierbarer Datenpipelines.
• Erfahrung mit CI/CD-Tools wie GitHub Actions und/oder Jenkins sowie Infrastruktur als Code mit Terraform und/oder CloudFormation.
• Erfahrung in der Implementierung von LLM-Observabilität mit Arize oder einer vergleichbaren Plattform ist von Vorteil.
• Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
• Demonstration von Integrität und Reife sowie einen konstruktiven Ansatz für Herausforderungen.
• Demonstration analytischer und problemlösender Fähigkeiten, insbesondere in Bezug auf Data Warehouse und Big Data-Umgebungen.
• Offen, lösungsorientiert und ein sehr guter Teamplayer.
• Leidenschaft für Programmierung und das Lernen neuer Technologien; fokussiert darauf, sich selbst und das Team zu verbessern.
• Effektive Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten.
• Fähigkeit, mehrere Projekte gleichzeitig zu verwalten und über verschiedene Stakeholder hinweg zu berichten.
• Strenge Aufmerksamkeit für Details und Genauigkeit.

Bevorzugte Erfahrungen:

• Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, Statistik, Wirtschaft, Mathematik, Finanzen oder einem verwandten quantitativen Bereich.

Wir begrüßen Sie: Forschung zeigt, dass Personen dazu neigen, sich nur auf Stellen zu bewerben, wenn sie alle aufgeführten Jobqualifikationen erfüllen. Unsicher, ob Sie jede Anforderung erfüllen, aber inspiriert, Ihre Karriere zu verbessern? Bewerben Sie sich. Wir würden uns freuen, Ihre einzigartigen Erfahrungen zu berücksichtigen und wie Sie Hyatt noch besser machen könnten.

Die Gehaltsspanne für diese Position liegt zwischen 135.000 und 170.000 USD. Diese Position ist auch berechtigt, einen jährlichen Bonus zu verdienen. Der endgültige Gehaltsbetrag, der dem erfolgreichen Kandidaten angeboten wird, hängt von Erfahrung, Fähigkeitsniveau und anderen Qualifikationen für die Rolle sowie dem Standort der Arbeitsausführung ab. Die Vergütung für den erfolgreichen Kandidaten erfüllt die lokalen Anforderungen, einschließlich des lokalen Mindestlohns.