Skip to main content

У Cargill ми дбаємо про вашу безпеку та прагнемо, щоб ваш досвід пошуку роботи був позитивним. На жаль, існують випадки шахрайства, коли особи видають себе за рекрутерів Cargill з метою отримання ваших особистих даних або вимагання оплати.
Будь ласка, зверніть увагу, що Cargill ніколи не просить гроші під час процесу найму, і в більшості випадків ми приймаємо заявки лише через наш офіційний сайт кар’єри, за винятком деяких посад на наших виробничих підприємствах.
Якщо щось здається підозрілим або у вас виникли запитання, будь ласка, не вагайтеся звернутися до нас. Щоб дізнатися більше, відвідайте наше Повідомлення про шахрайські пропозиції роботи.

Data Engineer

Подати заявку
Ідентифікатор вакансії 331037 Дата публікації 08/11/2026 Місцезнаходження : Атланта, Georgia Категорія  DATA Job Status  Salaried Full Time

Cargill is committed to providing food and agricultural solutions to nourish the world in a safe, responsible, and sustainable way. Sitting at the heart of the supply chain, we partner with farmers and customers to source, make and deliver products that are vital for living. 
Our 155,000 team members innovate with purpose, providing customers with life’s essentials so businesses can grow, communities prosper, and consumers live well. With over 160 years of experience as a family company, we look ahead while remaining true to our values. We put people first. We reach higher. We do the right thing—today and for generations to come.

Job Purpose and Impact

The Professional, Data Engineering job designs, builds and maintains moderately complex data systems that enable data analysis and reporting. With limited supervision, this job collaborates to ensure that large sets of data are efficiently processed and made accessible for decision making.

Key Accountabilities

  • DATA & ANALYTICAL SOLUTIONS: Develops moderately complex data products and solutions using advanced data engineering and cloud based technologies, ensuring they are designed and built to be scalable, sustainable and robust.
  • DATA PIPELINES: Maintains and supports the development of streaming and batch data pipelines that facilitate the seamless ingestion of data from various data sources, transform the data into information and move to data stores like data lake, data warehouse and others.
  • DATA SYSTEMS: Reviews existing data systems and architectures to implement the identified areas for improvement and optimization.
  • DATA INFRASTRUCTURE: Helps prepare data infrastructure to support the efficient storage and retrieval of data.
  • DATA FORMATS: Implements appropriate data formats to improve data usability and accessibility across the organization.
  • STAKEHOLDER MANAGEMENT: Partners with multi-functional data and advanced analytic teams to collect requirements and ensure that data solutions meet the functional and non-functional needs of various partners.
  • DATA FRAMEWORKS: Builds moderately complex prototypes to test new concepts and implements data engineering frameworks and architectures to support the improvement of data processing capabilities and advanced analytics initiatives.
  • AUTOMATED DEPLOYMENT PIPELINES: Implements automated deployment pipelines to support improving efficiency of code deployments with fit for purpose governance.
  • DATA MODELING: Performs moderately complex data modeling aligned with the datastore technology to ensure sustainable performance and accessibility.

Qualifications

Minimum requirement of 2 years of relevant work experience. Typically reflects 3 years or more of relevant experience.

Preferred Qualifications

  • CLOUD ENVIRONMENTS: Familiarity with major cloud platforms (AWS, GCP, Azure). 
  • DATA ARCHITECTURE: Experience with modern data architectures, including data lakes, data lakehouses, and data hubs, along with related capabilities such as ingestion, governance, modeling, and observability. 
  • DATA INGESTION: Proficiency in data collection, ingestion tools (Kafka, AWS Glue), and storage formats (Iceberg, Parquet). 
  • DATA STREAMING: Knowledge of streaming architectures and tools (Kafka, Flink). 
  • DATA MODELING: Strong background in data transformation and modeling using SQL-based frameworks and orchestration tools (dbt, AWS Glue, Airflow). Experience with modeling concepts like SCD and schema evolution. 
  • DATA TRANSFORMATION: Familiarity with using Spark for data transformation, including streaming, performance tuning, and debugging with Spark UI. 
  • PROGRAMMING: Proficient with programming in Python, Java, Scala, or similar languages. Expert-level proficiency in SQL for data manipulation and optimization. 
  • DEVOPS: Demonstrated experience in DevOps practices, including code management, CI/CD, and deployment strategies. 
  • DATA GOVERNANCE: Understanding of data governance principles, including data quality, privacy, and security considerations for data product development and consumption. 


The business will not sponsor applicants for work visa for this position.

Equal Opportunity Employer, including Disability/Vet.



To apply using chat/text, please click Apply Now button OR use this link to create a login to apply.
Подати заявку

Підбір вакансій через LinkedIn

Знайдіть своє місце у Cargill. Увійдіть, щоб підключити свій профіль LinkedIn, і ми використаємо ваші навички та досвід, щоб знайти вакансії, які підходять саме вам.

Знайдіть ідеальну вакансію для себе

Наші історії

Дізнайтеся, як наша мета визначає все, що ми робимо.

Дізнатися більше

Різноманіття, рівність та інклюзія

Наша інклюзивна культура допомагає нам формувати майбутнє світу.

Дізнатися більше

Our Annual Report

Read Cargill’s Annual Report to see how we’re helping transform food and agriculture to build a food-secure world.

Learn More (Annual Report)

Переглянути всі доступні можливості

Thrive