Principal Data Engineer bei Cargill

Cargill setzt sich dafür ein, Lebensmittel- und Agrarlösungen bereitzustellen, um die Welt auf eine sichere, verantwortungsvolle und nachhaltige Weise zu ernähren. Wir sitzen im Herzen der Lieferkette und arbeiten mit Landwirten und Kunden zusammen, um Produkte zu beschaffen, herzustellen und zu liefern, die für das Leben lebenswichtig sind.

Unsere 155.000 Teammitglieder innovieren mit Zielstrebigkeit und versorgen Kunden mit lebensnotwendigen Dingen, damit Unternehmen wachsen, Gemeinschaften florieren und Verbraucher gut leben können. Mit über 160 Jahren Erfahrung als Familienunternehmen blicken wir voraus und bleiben gleichzeitig unseren Werten treu. Wir stellen die Menschen an die erste Stelle. Wir streben nach Höherem. Wir tun das Richtige – heute und für kommende Generationen.

Zweck und Wirkung der Stelle ##

• Der Advisor, Data Engineering verantwortet die Trading and Risk Management (TRM) Datenstrategie und treibt deren Umsetzung voran: Er übersetzt Handelsambitionen in eine priorisierte Roadmap aus vertrauenswürdigen, verwalteten und wiederverwendbaren Datenprodukten und definiert die für KI-gestütztes Trading erforderliche Informationsarchitektur.

Dies ist eine praxisorientierte Führungsrolle für jemanden, der gleichermaßen glaubwürdig darin ist, Strategien mit Führungskräften zu gestalten und das Pipeline-Design mit Ingenieuren infrage zu stellen. Sie arbeiten mit Datenteams in der gesamten Organisation zusammen, um die Umsetzung voranzutreiben und fragmentierte Anforderungen in messbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln.

Hauptverantwortlichkeiten ##

• DATENSTRATEGIE & ROADMAP: Definiert die TRM-Datenstrategie, den Zielzustand, Prioritäten und Value Cases. Übersetzt Handels- und Risikomanagement-Ambitionen in eine sequenzierte Roadmap, Investitionsentscheidungen, messbare Ergebnisse und ein Execution Backlog, in Zusammenarbeit mit den Produktteams in der gesamten Organisation. Führt direkt oder arbeitet mit anderen Datenteams zusammen, um kritische Datensätze in verwaltete, hochwertige, wiederverwendbare Datenprodukte zu entwickeln, die für Analytics-, KI- und Trading-Bedürfnisse geeignet sind. Arbeitet organisationsübergreifend, um klare Verantwortlichkeiten, Stewardship, Qualitätsstandards und das Lifecycle Management zu definieren.
• INFORMATIONSARCHITEKTUR: Gestaltet unter Abwägung von Unternehmensstandards und spezifischen Trading- und Risikomanagement-Bedürfnissen die TRM-Informationsarchitektur, einschließlich Datenprodukten, Domänen- und Semantikmodellen, Metadaten, Lineage und KI-bereiten Grundlagen. Stellt sicher, dass Architektur-Entscheidungen die Auffindbarkeit, Wiederverwendbarkeit, Interoperabilität und vertrauenswürdige Entscheidungsfindung unterstützen. Arbeitet mit Datenfunktionen, Datenarchitektur, Security- und Governance-Teams zusammen, um gemeinsame Standards und Betriebsmodelle bei der Datenerfassung, -speicherung, -transformation und -zugriff zu etablieren, während bei Bedarf gut verwaltete Ausnahmen definiert werden, um die besonderen TRM-Anforderungen zu erfüllen.
• TIEFE TECHNISCHE FÜHRUNG: Dient als technische Instanz für das TRM Data Engineering. Überprüft und hinterfragt Plattform-, Pipeline-, Modellierungs- und Integrationsdesigns; leitet Ingenieure durch komplexe Abwägungen; und stellt sicher, dass Lösungen skalierbar, beobachtbar, resilient, sicher, wartbar und bereit für fortgeschrittene Analytics- und KI-Workloads für TRM sind. Bietet Führung und Anleitung für Produktteams, um wertvolle Anforderungen zu adressieren und die TRM-Datenstrategie erfolgreich umzusetzen. Wandelt fragmentierte oder Ad-hoc-Anfragen in ein transparentes, priorisiertes Backlog mit klaren Liefermetriken und Geschäftsergebnissen um.
• PARTNERSCHAFT MIT DEM TRADING-DOMAIN: Baut vertrauensvolle Beziehungen zu Führungskräften aus den Bereichen Trading, Risk, Operations und Technologie auf, um Entscheidungsabläufe zu verstehen, Datenbeschränkungen zu identifizieren und pragmatische Lösungen zu gestalten. Kommuniziert komplexe Daten- und Architektur-Entscheidungen klar an Führungskräfte und technische Zielgruppen.
• KAPAZITÄTSAUFBAU: Entwickelt und coacht leistungsstarke Datenressourcen über Teams hinweg. Klärt Rollen und Arbeitsweisen in den Bereichen Datenstrategie, Architektur, Engineering, Product Ownership und Stewardship, während die Datenprodukt- und KI-Bereitschaft über TRM hinweg gestärkt wird.

Qualifikationen ##

• Mindestanforderung von 8 Jahren relevanter Berufserfahrung.
• Bevorzugte Kandidaten bringen typischerweise 10+ Jahre fortschrittliche Erfahrung in den Bereichen Datenstrategie, Informationsarchitektur, Datenprodukte, Governance und Umsetzung mit, einschließlich Führungserfahrung in einem komplexen Trading-, Rohstoff-, Finanzmarkt- oder Risikomanagement-Umfeld.

Rollenbezogene Fähigkeiten & Erfahrung

• TIEFE DATENENGINEERING- & PLATTFORM-EXPERTISE: Tiefe, praxisorientierte Engineering-Glaubwürdigkeit auf einem modernen Cloud-Data-Stack in komplexen, unternehmenskritischen Umgebungen, kombiniert mit dem architektonischen Urteilsvermögen, das richtige Plattformmuster zu wählen und verwaltete Daten für Analytics und KI konsumierbar zu machen. Nachgewiesene Tiefe in den Bereichen Datenpipelines, verteilte Verarbeitung, Datenmodellierung, Lineage, Datenqualität, Orchestrierung und Produktion. Fundierte Kenntnisse in cloud-nativen und ereignisgesteuerten Architekturen, Batch- und Streaming-Mustern, APIs und Datenverträgen (Data Contracts) sowie das Urteilsvermögen, bewusste Plattform- und Kostenabwägungen zu treffen. Vertrautheit mit agentenorientierten Datenzugriffsmustern und dem Spannungsverhältnis zwischen breitem, domänenübergreifendem Zugriff und Least-Privilege-Kontrollen ist ein großer Vorteil.
• TRADING- & RISK-DOMAIN-ERFAHRUNG: Nachgewiesenes Verständnis von Front-to-Back Trading- und Risikomanagement-Prozessen, Entscheidungsabläufen und Datenbedürfnissen. Erfahrung im Rohstoffhandel oder einem anderen kapitalintensiven Handelsumfeld wird stark bev