Se necesita un Developer Data Engineers para importante cliente del rubro de Retail, para unirse a nuestro equipo dinámico y en crecimiento. Este profesional trabajará estrechamente con equipos multidisciplinarios para entregar soluciones de alta calidad que cumplan con los requisitos del cliente. Los skills son los siguientes:
Habilidades técnicas para ingenieros de datos Los ingenieros de datos son responsables de crear, mantener y escalar canales de datos que recopilan, transforman y almacenan grandes volúmenes de datos. Desempeñan un papel crucial al permitir la toma de decisiones basada en datos en diversas organizaciones. Para tener éxito en este campo, los ingenieros de datos requieren un conjunto diverso de habilidades técnicas, que abarcan lenguajes de programación, herramientas de gestión de datos, tecnologías de nube y habilidades sociales.
A continuación, se ofrece un desglose completo de las habilidades técnicas esenciales para los ingenieros de datos:
1. Lenguajes de programación: Python: el lenguaje de programación más utilizado en ingeniería de datos. Es versátil, fácil de aprender y tiene un rico ecosistema de bibliotecas de ciencia de datos. Java: un lenguaje potente y escalable para crear canales de datos y sistemas distribuidos a nivel empresarial. Scala: un lenguaje de programación funcional que se destaca en el manejo del procesamiento de datos a gran escala y transformaciones de datos complejas.
2. Herramientas de Gestión de Datos: SQL: El lenguaje estándar para interactuar con bases de datos relacionales, esencial para los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL). Bases de datos NoSQL: la familiaridad con las bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra y HBase es crucial para manejar datos no estructurados y de gran volumen. Almacenamiento de datos: comprender los conceptos y herramientas del almacén de datos como Apache Hive y Amazon Redshift es importante para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos.
3. Tecnologías de Big Data: ecosistema Hadoop: la experiencia en Apache Hadoop, incluidos HDFS, MapReduce y YARN, es esencial para procesar y gestionar conjuntos de datos masivos. Spark: un potente marco informático distribuido para procesamiento y análisis de datos a gran escala. Kafka: una plataforma de transmisión distribuida para la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real.
4. Computación en la nube: AWS (Amazon Web Services): la familiaridad con los servicios de AWS como EC2, S3 y Redshift es valiosa para la infraestructura de datos basada en la nube. GCP (Google Cloud Platform): comprender los servicios de GCP como BigQuery, Dataproc y Dataflow es beneficioso para las tareas de ingeniería de datos basadas en la nube. Azure: el conocimiento de los servicios de Azure como HDInsight, Data Lake Storage y Stream Analytics es valioso para los ingenieros de datos que trabajan en el ecosistema de Microsoft.
5. Habilidades sociales: Resolución de problemas: los ingenieros de datos deben poder identificar y resolver problemas complejos relacionados con datos. Comunicación: La comunicación efectiva con las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas, es crucial. Colaboración: los ingenieros de datos suelen trabajar en equipos multifuncionales, lo que requiere sólidas habilidades de colaboración. Atención al detalle: los ingenieros de datos deben ser meticulosos y estar orientados a los detalles para garantizar la precisión y coherencia de los datos. Habilidades adicionales: Aprendizaje automático: la comprensión básica de los conceptos y algoritmos del aprendizaje automático es cada vez más valiosa para los ingenieros de datos. Visualización de datos: la familiaridad con herramientas de visualización de datos como Tableau y Matplotlib es útil para comunicar conocimientos a partir de los datos. Sistemas de control de versiones: la experiencia en Git u otros sistemas de control de versiones es esencial para gestionar los cambios de código y la colaboración.
6. Conocimientos en Machine Learning: Se requiere la comprensión básica de los conceptos y algoritmos del machine learning es cada vez más valiosa para los ingenieros de datos. como Visualización de datos: la familiaridad con herramientas de visualización de datos como Tableau y Matplotlib es útil para comunicar conocimientos a partir de los datos. Sistemas de control de versiones: la experiencia en Git u otros sistemas de control de versiones es esencial para gestionar los cambios de código y la colaboración
Régimen Laboral: De lunes a viernes en horario de oficina, modo hibrido 3x2 , con disponibilidad para ir a las oficina en Santiago.
Para postular correctamente al proceso de reclutamiento se necesita:
- Indicar disponibilidad de trabajo en días.
- Indicar si se encuentra trabajando.
