INGENIERO DE DATOS Y BIG DATA

Puesto.
Ingeniero de Datos y Big data.
Formación.
·      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.