Zostań członkiem zespołu NIKE, Inc.
NIKE, Inc. to nie tylko firma, która ubiera najlepszych sportowców na świecie. To miejsce, w którym możesz odkryć swój potencjał, przekroczyć granice oraz sprawić, że niemożliwe staje się możliwe. Firma poszukuje ludzi, którzy chcą się rozwijać i potrafią myśleć, marzyć oraz tworzyć. Jej kultura rozwija się dzięki różnorodności i wspieraniu kreatywności. Potrzebni są w niej ludzie ambitni, urodzeni liderzy i prawdziwi wizjonerzy. W NIKE, Inc. każda osoba wnosi do gry swoje umiejętności oraz pasje. Dzięki temu ciągle się rozwijamy.
ABOUT THE ROLE
Now, more than ever, Technology needs to respond quickly to turn market disruptions into opportunities for our world-class brand. To achieve this, we must continue to develop our Enterprise Analytics, Data Science & Machine Learning capabilities and team to ensure we’re maximizing the power of the Nike enterprise in the analytics/machine learning space and managing data as a competitive advantage.
If you’re ready to innovate and be a driving force for building solutions for Enterprise Data and Analytics organization, come to join us now! You will be part of an organization that is revolutionizing Nike technology platforms and architecting a data and analytics landscape that is simplified, modern, flexible and will ultimately enable Nike on its journey to beyond.
WHAT YOU WILL WORK ON
• Design and build reusable data assets for Nike China data lake.
• Anticipate, identify, and solve issues concerning data management to improve data quality.
• Clean, prepare and optimize data at scale for ingestion and consumption.
• Implement complex automated workflows and routines using workflow scheduling tools.
• Drive collaborative reviews of design, code, test plans and dataset implementation performed by other data engineers in support of maintaining data engineering standards.
• Troubleshoot complex data issues and perform root cause analysis to proactively resolve product and operational issues.
• Mentor and develop other data engineers in adopting best practices.
WHO WILL YOU WORK WITH
You will be reporting to the Engineering manager, you will work with Product Manager, other Engineering Team Members and with a variety of talented Nike teammates. You will be part of team that will be a driving force in building Data and Analytic solutions for Nike Technology.
WHAT YOU BRING
• 5~8 years experiencing developing scalable data lake / data warehouse on top of big data platform.
• Good experiences on Python programming language are mandatory.
• Good experiences on Java programming language are preferrable.
• Have deep Knowledge and experiences on Spark SQL / Hive SQL language, good knowledge of Presto or other MPP databases.
• Good knowledge on web application development, AI or other related tech domains will be great plus.
• Have good experiences on Airflow or other data warehouse scheduling tools.
• Have good knowledge on AWS S3, EMR, lambda and AWS components or similar tech stack on other cloud.
• Strong skills building positive relationships across Product and Engineering.
• Able to quickly pick up new programming languages like Java, technologies like EKS, and other well-known frameworks.
• Experience working in Agile and Scrum development process.
• Fluent English skill (including oral and written English)
NASZ PLAN ZATRUDNIENIA
1. Aplikuj
Nasze zespoły składają się z osób o różnych umiejętnościach, wiedzy, pomysłach i doświadczeniach, a każda z nich może dać od siebie coś innego. Chcemy, żebyś znalazł(a) tu coś dla siebie – zapoznaj się z opisami stanowisk, działami i zespołami, aby odkryć, jakie stanowisko będzie dla Ciebie odpowiednie.
2. Poznaj osobę rekrutującą lub przystąp do oceny
W przypadku stanowisk korporacyjnych rekruter(ka) skontaktuje się z Tobą w celu rozpoczęcia procesu rekrutacyjnego i przez cały okres jego trwania będzie pozostawać z Tobą w kontakcie. Rekrutacja na stanowisko związane ze sprzedażą wymaga przeprowadzenia procesu interaktywnej oceny, który obejmuje czat i quizy, a jego ukończenie zajmuje około 10–20 minut. Niezależnie od stanowiska, chcemy jak najlepiej poznać naszych kandydatów i nasze kandydatki, więc zachęcamy do opowiedzenia nam o tym, jak rozumiesz pojęcie obsługi klienckiej na światowym poziomie oraz co sprawia, że jesteś osobą wyjątkową.
3. Rozmowa kwalifikacyjna
Warto podejść do tego etapu z pewnością siebie. W tym celu zapoznaj się z naszymi oczekiwaniami i przygotuj się na pytania, które pomogą nam pogłębić wiedzę o Tobie i Twoim doświadczeniu.
