· Ingeniería Mecatrónica, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación o un campo relacionado.
Certificaciones:
Deseable, certificaciones relevantes de Microsoft Azure (por ejemplo, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate).
Ingles:
Inermedio/Avanzado
Experiencia:
Experiencia Laboral:
Más de 4 años de experiencia en roles relacionados con ingeniería de datos y big data.
Historial de trabajo en proyectos de implementación y optimización de soluciones de datos a gran escala.
Experiencia en arquitecturas distribuidas y en entornos cloud, con un enfoque particular en Azure.
Responsable de proyecto interdisciplinarios y multidisciplinarios para la creación de productos de datos.
Competencias Específicas:
Diseño e implementación de arquitecturas distribuidas para sistemas de big data.
Selección y optimización de soluciones de almacenamiento big data en entornos Azure.
Construcción y administración de almacenes de datos utilizando Azure Synapse Analytics o Fabric.
Desarrollo e implementación de arquitecturas de Data Lake House.
Dominio avanzado en el uso de Apache Spark y Delta Lake para el procesamiento de datos y garantizar la consistencia transaccional.
Procesos ETL (Extract, Transform, Load):
Experiencia diseñando, implementando y optimizando procesos ETL en entornos Azure utilizando Azure Data Factory y AirFlow.
Gestión de Base de Datos (SQL):
Amplia experiencia en el diseño y administración de bases de datos relacionales utilizando SQL en Azure, incluyendo Azure SQL Database.
DevOps (CI/CD):
Implementación exitosa de prácticas de DevOps para la integración continua (CI) y despliegue continuo (CD) en el contexto de soluciones de big data, utilizando Azure DevOps.
Actividades Principales:
Diseño de Arquitecturas Distribuidas:
Liderar el diseño y la implementación de arquitecturas distribuidas que aprovechen las capacidades de escalabilidad y rendimiento de los servicios en la nube de Azure.
Optimización de Almacenamientos Big Data:
Realizar la selección y optimización de soluciones de almacenamiento big data para garantizar la eficiencia y rentabilidad.
Desarrollo de Almacenes de Datos:
Liderar la construcción y administración de almacenes de datos, utilizando tecnologías como Azure Synapse Analytics para facilitar la consulta y análisis de datos.
Implementación de Data Lake House:
Desarrollar e implementar arquitecturas de Data Lake House para facilitar el análisis integrado de datos estructurados y no estructurados.
Desarrollo con Delta Lake y Apache Spark:
Dirigir el desarrollo y la implementación de soluciones utilizando Apache Spark y Delta Lake para garantizar la coherencia y la calidad de los datos.
Herramientas y Sistemas:
Azure Services:
Experiencia sólida en el uso de servicios de Azure, incluyendo pero no limitado a:
Azure Databricks: Para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos utilizando Apache Spark.
Azure Data Factory: Para la orquestación y automatización de flujos de datos y pipelines.
Azure Synapse Analytics: Para el almacenamiento y análisis de datos a gran escala.
Azure Machine Learning: Para la integración de capacidades de machine learning en pipelines de datos.
Lenguajes de Programación:
Dominio de lenguajes como:
Python: Para el desarrollo de scripts y aplicaciones en el contexto de big data.
Scala o Java: Utilizados en el contexto de Apache Spark y otros frameworks de big data.
Frameworks:
Experiencia con frameworks de big data como:
Apache Spark: Para el procesamiento de datos a gran escala y análisis.
Hadoop: Para el almacenamiento distribuido y procesamiento de datos.
Bases de Datos:
Experiencia práctica con bases de datos distribuidas, SQL y NoSQL, incluyendo pero no limitado a:
Azure SQL Database: Para bases de datos relacionales en entornos cloud.
Cosmos DB: Para bases de datos NoSQL globalmente distribuidas.
Herramientas de Integración y Despliegue:
Conocimiento profundo en herramientas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) para pipelines de datos, incluyendo pero no limitado a:
Azure DevOps: Para la automatización de pruebas y despliegues.
Ofrecemos:
Trabajo híbrido (2 días Home Office), prestaciones superiores y adicionales a las de Ley, bono anual por cumplimiento de objetivos, utilidades.
Interesados:
Postularse adjuntando CV actualizado.
Recuerda que ningún reclutador puede pedirte dinero a cambio de una entrevista o un puesto. Asimismo, evita realizar pagos o compartir información financiera con las empresas.