Llamando a todas las personas originales: En Levi Strauss & Co., puedes ser tú mismo(a) y ser parte de algo más grande. Somos una empresa de personas a las que les gusta forjar su propio camino y dejar el mundo mejor de como lo encontramos. Creemos que lo que nos hace diferentes nos hace más fuertes. Así que suma tu voz. Genera un impacto. Encuentra tu lugar… y tu futuro.
En Levi Strauss & Co., estamos revolucionando la industria de la moda y redefiniendo la manera en que se fabrica el denim. Estamos llevando una de las marcas más icónicas del mundo hacia el próximo siglo: desde la creación de acabados de denim impulsados por machine learning, hasta el uso de blockchain para mejorar el bienestar de los trabajadores en nuestras fábricas, pasando por el desarrollo de algoritmos que nos permiten entender mejor a nuestros consumidores y optimizar nuestra cadena de suministro.
Sé parte de esta transformación uniéndote a nuestra organización de Digital Technology, donde tendrás la oportunidad de construir soluciones basadas en datos que impactan el negocio de Américas, mientras te conectas con una comunidad global de datos y analítica.
El equipo de Data, Analytics & AI/ML Engineering en Levi’s tiene la misión de entregar una plataforma moderna y escalable que convierta los datos en insights significativos. Como Data Engineer dentro de este equipo, trabajarás en el dominio de datos de Operaciones, enfocándote en construir y mantener pipelines de datos robustos, preparar datasets limpios y utilizables, y contribuir a la entrega de productos de datos que impulsan la analítica y la toma de decisiones en toda la compañía.
Si eres un(a) ingeniero(a) curioso(a), motivado(a), que disfruta trabajar con datos, resolver problemas y colaborar con otros para construir soluciones escalables, queremos conocerte.
Sobre el puesto
- Diseñar, desarrollar, optimizar y mantener soluciones de big data escalables y confiables, incluyendo pipelines de datos, data warehouses y data lakes.
- Colaborar con equipos multifuncionales como data product managers, data scientists, analistas e ingenieros de software para entender los requerimientos del negocio y entregar soluciones eficientes.
- Participar en la optimización del almacenamiento, procesamiento y recuperación de grandes volúmenes de datos.
- Establecer procesos escalables, eficientes y automatizados para análisis de datos, desarrollo de modelos, validación e implementación.
- Implementar y mantener mejores prácticas de gobierno y seguridad de datos para asegurar la integridad de la información y el cumplimiento regulatorio.
- Desarrollar software eficiente y bien estructurado para entregar productos en un entorno iterativo y de liberaciones continuas.
- Reportar tendencias clave e insights relevantes utilizando rigor estadístico para informar al equipo sobre historias de impacto para el negocio.
- Diagnosticar y resolver problemas de desempeño, cuellos de botella y calidad de datos dentro de la infraestructura de big data.
- Guiar y mentorear a ingenieros(as) junior, fomentando una cultura de aprendizaje continuo y excelencia técnica.
- Comunicar de forma clara y efectiva tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
- Contribuir con mejores prácticas internas, frameworks y componentes reutilizables para mejorar la eficiencia del equipo de data engineering.
- Vivir los valores y la pasión que caracterizan a Levi Strauss & Co., mostrando empatía y colaboración con colegas de diversos orígenes.
Sobre ti
- Licenciatura o grado avanzado en ingeniería, ciencias de la computación, matemáticas o un campo relacionado.
- De 3 a 6 años de experiencia desarrollando y desplegando pipelines de datos (batch y/o streaming) en ambientes productivos.
- Experiencia trabajando con bases de datos relacionales (SQL) y NoSQL.
- Experiencia práctica con servicios de datos nativos en la nube, idealmente en Google Cloud Platform (BigQuery, Pub/Sub, Cloud Functions, entre otros).
- Familiaridad con herramientas de data warehousing como Snowflake, BigQuery o Redshift.
- Experiencia con dbt (Data Build Tool) para transformación de datos es un plus.
- Exposición a herramientas y frameworks de big data como Hadoop, Spark o Kafka; familiaridad con Databricks es un plus.
- Dominio de lenguajes de scripting o programación como Python, Java o Scala.
- Experiencia contribuyendo a soluciones basadas en frameworks para ingesta y procesamiento de datos y/o construcción de componentes de Data Lake / Lakehouse.
- Conocimiento práctico de herramientas de orquestación de flujos de trabajo como Apache Airflow es un plus.
- Familiaridad con sistemas de control de versiones como GitHub / Git Toolkit.
- Experiencia colaborando con stakeholders para brindar soporte operativo.
- Conocimiento de prácticas estándar de ingeniería de software, incluyendo pruebas unitarias, revisiones de código y documentación.
- Experiencia con pipelines de CI/CD usando Jenkins o GitHub Actions es deseable.
- Exposición a herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o Looker es un plus.
LOCATION
Mexico, D.F., Mexico
FULL TIME/PART TIME
Full time
