NIKE, Inc.チームの 一員になる

NIKE, Inc.の仕事は、世界トップクラスのアスリートたちにウェアやシューズを提供することだけではありません。ここは自分の潜在力を探求し、限界を取り払って、可能性を大きく広げることができる職場です。Nikeが求めているのは、意欲を持って成長し、自分の頭で考え、夢を思い描き、新しく創造できる人材。多様性を武器に創意工夫を奨励することで、企業文化を発展させています。Nikeブランドは、成功に向かって努力を続ける人や、チームを率いるリーダーや、大きな目標を思い描ける人材を求めています。常に進化し続ける仕事にはやりがいがあり、NIKE, Inc.では従業員一人ひとりが各々のスキルと情熱を日々の業務に注いでいます。

WHO YOU’LL WORK WITH

You will be part of the Digital Design & Merchandising, Product Creation, Planning, and Manufacturing Technology team at Converse. You will take direction and work primarily with the Demand and Supply team, supporting business planning space.  You'll work with a talented team of engineers, data architects, and business stakeholders to design and implement scalable data integration solutions on cloud-based platforms to support our planning org. The successful candidate will be responsible for leading the integration of planning systems, processes, and data across the organization

WHO WE ARE LOOKING FOR

We're looking for a seasoned Cloud Integration Lead with expertise in Databricks, Apache Spark, and cloud-based data integration. You'll have a strong technical background, excellent collaboration skills, and a passion for delivering high-quality solutions.

 The ideal candidate will have:

  • 5+ years of experience with Databricks, Apache Spark, and cloud-based data integration.

  • Strong Technical expertise with cloud-based platforms, including AWS and or Azure cloud.

  • Strong programming skills in languages like SQL, Python, Java, or Scala.

  • 3+ years' experience with cloud-based data infrastructure and integration leveraging tools like S3, Airflow, EC2, AWS Glue, DynamoDB & Lambdas, Athena, AWS Code deploy, Azure Data Factory, or Google Cloud Dataflow.

  • Experience with Jenkins and other CI/CD tools like GitLab CI/CD, CircleCI, etc.

  • Experience with containerization using Docker and Kubernetes.

  • Experience with infrastructure such as code using tools like Terraform or CloudFormation

  • Experience with Agile development methodologies and version control systems like Git

  • Experience with IT service management tools like ServiceNow, JIRA, etc.

  • Data warehousing solutions, such as Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, or Google BigQuery will be a plus but not mandatory.

  • Data science and machine learning concepts, including TensorFlow, PyTorch, or scikit-learn will be a plus but not mandatory.

  • Strong technical background in computer science, software engineering, or a related field.

  • Excellent collaboration, communication, and interpersonal skills.

  • Experience with data governance, data quality, and data security principles.

  • Ability to lead and mentor junior team members.

  • AWS Certified Solutions Architect or AWS Certified Developer Associate or Azure Certified Solutions Architect certification.

WHAT YOU’LL WORK ON

  • Design and implement scalable data integration solutions using Databricks, Apache Spark, and cloud-based platforms.

  • Develop and implement cloud-based data pipelines using Databricks, Nifi, AWS Glue, Azure Data Factory, or Google Cloud Dataflow.

  • Collaborate with cross-functional teams to deliver high-quality solutions that meet business requirements.

  • Develop and maintain technical standards, best practices, and documentation.

  • Integrate various data sources, including on-premises and cloud-based systems, applications, and databases.

  • Ensure data quality, integrity, and security throughout the integration process.

  • Collaborate with data engineering, data science, and business stakeholders to understand requirements and deliver solutions.

今後の予定

私たちの採用プロセス

01 応募

私たちのチームは、多様なスキルセット、知識、意見、アイデア、バックグラウンドを持つメンバーで構成されています。 職務内容、部門、チームを確認して、自分に合った役割を見つけましょう。

02 採用担当者に会う、または評価を受ける

コーポレートの職務を選んだ場合、面接プロセスを開始するために採用担当者が連絡を取り、面接が終了するまでの間、あなたの主な窓口となります。 リテール職の場合は、チャットとクイズを含む対話型の評価を行うことになります。所要時間は約10~20分です。 職務に関わらず、私たちは皆さんの人となりを知りたいと思っています。世界トップクラスのサービスに対する考え方や、あなたの独自性について遠慮なく話してください。

03 面接

Nikeについて調べ、Nikeが何を求めているのかを理解し、あなたの人となりや経歴について詳しく知るために設定された質問に答えられるよう準備し、自信を持ってこのステージに臨んでください。

屋外で笑顔で抱き合う 2 人