数据工程师 II [T500-27546]

麦当劳利用智能数据系统和可扩展技术重新定义客户体验。随着品牌继续在全球运营中交付创新，企业数据、分析和AI（EDAA）领导者正处在推动业务各个方面洞察和智能的前沿。该职位要求具备4-8年IT经验，包括4年以上在数据工程、构建可扩展数据管道和支持分析和机器学习工作负载方面的工作经验。需要精通Python和SQL，具备开发、优化和维护ETL/ELT管道的经验。熟悉Apache Airflow（或类似调度工具）、Git/GitHub、CI/CD实践和云平台（如Google Cloud Platform、AWS或Azure）。需要具备数据建模、ETL/ELT框架、特征工程、数据质量、性能优化和分布式数据处理技术（如Spark或Databricks）的理解。需在敏捷环境中工作，与数据科学家、分析和工程团队合作，构建可靠、可扩展和生产就绪的数据解决方案。需要具备实时数据流技术（如Kafka、Pub/Sub）的经验。熟悉现代云数据平台（如BigQuery、Snowflake或Databricks）。熟悉dbt（数据构建工具）用于SQL数据转换和分析工程。了解数据治理、安全和合规标准（如GDPR和CCPA）。具备实施监控、日志记录和自动化测试的经验。

4-8年IT经验，包括4年以上在数据工程、构建可扩展数据管道和支持分析和机器学习工作负载方面的工作经验。精通Python和SQL，具备开发、优化和维护ETL/ELT管道的经验。熟悉Apache Airflow（或类似调度工具）、Git/GitHub、CI/CD实践和云平台（如Google Cloud Platform、AWS或Azure）。理解数据建模、ETL/ELT框架、特征工程、数据质量、性能优化和分布式数据处理技术（如Spark或Databricks）。在敏捷环境中工作，与数据科学家、分析和工程团队合作，构建可靠、可扩展和生产就绪的数据解决方案。具备实时数据流技术（如Kafka、Pub/Sub）的经验。熟悉现代云数据平台（如BigQuery、Snowflake或Databricks）。熟悉dbt（数据构建工具）用于SQL数据转换和分析工程。了解数据治理、安全和合规标准（如GDPR和CCPA）。具备实施监控、日志记录和自动化测试的经验。

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