Werde Teil des Teams von NIKE, Inc. Team
NIKE, Inc. stattet nicht nur die besten Athleten der Welt aus. Wir erkunden neue Möglichkeiten, finden Wege und überwinden die Grenzen des Machbaren. Unser Unternehmen sucht nach Menschen, die wachsen, denken, träumen und gestalten möchten. Unsere Unternehmenskultur schätzt Vielfalt und belohnt Einfallsreichtum. Unsere Marke sucht Menschen, die ihre Ziele erreichen, Führungsfähigkeiten haben und den Blick in die Zukunft richten. Bei NIKE, Inc. bringen alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ihre Fähigkeiten ein und nehmen immer neue Herausforderungen mit Leidenschaft an.
WHO YOU’LL WORK WITH
As a TEAM we interact with Supply chain and End to End fulfillment teams across the globe. It is our responsibility to partner with program, product and engineering peers to ensure we are aligning appropriate technology outcomes with prioritized product initiatives. Beyond our team, collaboration with other global engineering teams, business stakeholders, and technical peers to ensure solutions delivered by our team is essential.
WHO WE ARE LOOKING FOR
We are seeking an experienced Data engineer to join our team. As a key member of OMS team, you will designs, builds, and maintain scalable data infrastructure and pipelines, ensuring alignment with business requirements and industry best practices.
This role supports data scientists and analysts by ensuring reliable access to clean, structured data for analytics and machine learning.
Bachelor's degree in Computer Science, Information Technology, or related field
5+ years of experience in data engineering or related roles.
Strong experience with OMS products (Sales Force, Manhattan...)
Strong proficiency in Python, SQL, and data pipeline frameworks.
Experience with cloud services (AWS, GCP, Azure).
Familiarity with containerization tools (Docker, Kubernetes).
Knowledge of data modeling, stream processing, and message queuing systems.
Background in computer science, statistics, or related fields
Certifications in AWS, GCP, or other cloud platforms.
Experience with BI tools like Tableau or Power BI.
Understanding of machine learning workflows and deployment.
WHAT YOU’LL WORK ON
Support OMS Implementation
Design and implement ETL/ELT processes for data ingestion and transformation.
Build and maintain data warehouses and data lakes.
Develop and optimize data pipelines using tools like Spark, Python, SQL, and cloud platforms (AWS, GCP, Azure).
Collaborate with cross-functional teams to improve data models and support business intelligence.
Ensure data quality, consistency, and governance across systems.
Deploy machine learning models into production environments.
Lead junior engineers and promote best practices in data engineering.
Support reporting needs for OMS
Lead data extraction and data migration needs for OMS
Collaborate across teams (Product, architect, engineering) to support data needs for OMS.
UNSER REKRUTIERUNGSPLAN
01 Bewerben
Unsere Teams leben von einer Vielfalt an Kompetenzen, Fähigkeiten, Denkweisen, Ideen und Erfahrungen. Wir möchten, dass du die für dich richtige Stelle findest. Sieh dir Stellenbeschreibungen, Abteilungen und Teams an und finde heraus, welche Rolle zu dir passt.
02 Recruiter:in treffen oder an Beurteilung teilnehmen
Wenn du für eine Stelle im Unternehmen ausgewählt wirst, setzt sich ein:e Recruiter:in mit dir in Verbindung, um das Vorstellungsgespräch einzuleiten und dir während des gesamten Prozesses als Hauptansprechpartner:in zur Seite zu stehen. Bei Stellen im Retail-Bereich nimmst du an einer interaktiven Beurteilung teil, die ein Gespräch und Quizfragen umfasst und etwa 10 bis 20 Minuten dauert. Egal, welche Rolle du anstrebst, wir möchten dich als ganze Person kennenlernen. Zögere also nicht, uns zu zeigen, was erstklassiger Service für dich bedeutet und was dich einzigartig macht.
03 Vorstellungsgespräch
Bereite dich gut auf diese Phase vor, indem du recherchierst, dich über unsere Anforderungen informierst und dich auf Fragen zu deiner Person und deinen Erfahrungen einstellst.
