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.
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.
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.
