Requisitos: Mínimo 3 años de experiencia Inglés intermedio Ingeniería en Sistemas o carrera afín Conocimiento avanzado de SQL y experiencia de trabajo con bases de datos relacionales y no relacionales, así como familiaridad con variedad de bases de datos Experiencia en la creación y optimización de canalizaciones de datos, arquitecturas y conjuntos de datos "big data" Experiencia realizando el análisis de causa raíz en datos y procesos internos y externos para responder por preguntas comerciales especificas e identificar oportunidades de mejora.
Experiencia y habilidad analítica relacionada con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados Crear procesos que admitan la transformación de datos, las estructuras de datos, los metadatos, la dependencia y la gestión de la carga del trabajo Experiencia en manejo de colas de mensajes, procesamiento de flujos y almacenes de datos altamente escalables Experiencia apoyando y trabajando con equipos multifuncionales en un entorno dinámico Solida experiencia en el uso de las siguientes herramientas de software como Haddop, Spark, Kafka.etc.
Experiencia con modelos relacionales SQL y NoSQL Experiencia con Azure Cloud y servicios como Cosmos DB, Azure Data Lake, Azure SQL Experiencia con el manejo de sistemas de procesamiento streaming.
Storm, Spark-Streaming Experiencia con lenguajes orientados a objetos Python, Scala, C++, Java, Go.
Experiencia en Integraciones y Entregas continuas CI/CD Experiencia en el manejo de contenedores de software y automatización Docker / Kubernetes, Ansible / Puppet.
Experiencia en el manejo de herramientas de flujo y extracción de datos como Airflow, Big Query Ofrecemos: Programas de capacitación Trabajo remoto Plan Médico Descuentos educativos Descuentos comerciales Salario competitivo Crecimiento profesional Prestaciones de ley Otros beneficios Funciones: Deberá crear y mantener una arquitectura de canalización de datos optima.
Reunir conjuntos de datos grandes y complejos que cumplan con los requisitos comerciales, funcionales y no funcionales.
Identificar, diseñar e implementar mejoras de procesos internos: auditar causalidad de problemas, indicar mejoras en componentes o aplicativos, proponer mejores modelos para problemas más recurrentes.
Crear herramientas de análisis que utilicen la canalización de datos para proporcionar información procesable sobre la adquisición de clientes, la eficiencia operativa y otras métricas clave de rendimiento empresarial Trabajar con las partes interesadas, incluidos los equipos ejecutivos, de productos, consumidores de datos, para ayudar con los problemas técnicos relacionados con los datos y respaldar sus necesidades consumo de datos.
Trabajar con expertos de datos y análisis para luchar por una mayor funcionalidad en nuestros sistemas
