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Data Engineer - Azure Databricks

en NEORIS

México

A distancia

MXN 600,000 - 800,000

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Hoy
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Descripción de la vacante

Una empresa de soluciones digitales en México busca un Ingeniero de Datos para trabajar con Databricks y servicios de Azure. El candidato ideal debe tener más de 7 años de experiencia en ingeniería de datos y sobresalir en la optimización de canalizaciones. Se valoran altos conocimientos en SQL, Python y habilidades excepcionales de comunicación. La empresa ofrece prestaciones de ley y oportunidades de desarrollo continuo.

Servicios

Prestaciones de Ley
Oportunidades de crecimiento
Desarrollo constante

Formación

  • Más de 7 años de experiencia en ingeniería de datos.
  • Dominio de Azure Data Lake y DevOps.
  • Excelentes habilidades de comunicación en inglés.

Responsabilidades

  • Diseñar e implementar canalizaciones de datos.
  • Colaborar con analistas sobre necesidades de datos.
  • Implementar controles de calidad de datos.

Conocimientos

Databricks
Azure Cloud Services
SQL
Python
Scala

Educación

Licenciatura/Máster en Informática o Ingeniería

Herramientas

Azure Data Factory
Azure SQL Database
Azure DevOps
Descripción del empleo

NEORIS es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, teniendo 20 años de experiencia como Socios Digitales de algunas de las mayores compañías del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con nuestra cultura multicultural de startup en donde cultivamos innovación, aprendizaje continuo para crear soluciones de alto valor para nuestros clientes.

Estamos en búsqueda de Data Engineer - Azure DataBricks

Cualificado/a para unirse a nuestro equipo de Datos y Análisis en EE. UU. o Canadá.

El/La candidato/a ideal tendrá amplia experiencia en ingeniería de datos, trabajando con Databricks y servicios en la nube de Azure, diseñando e implementando soluciones escalables de datos en la nube de Azure. Desempeñará un papel crucial en el desarrollo, la optimización y el mantenimiento de canalizaciones y arquitecturas de datos, garantizando la calidad y la disponibilidad de datos críticos a través de nuestra plataforma Data Lake. Podrá trabajar de forma independiente o en equipo, con un fuerte deseo de contribuir a la definición de nuestras plataformas y estrategia de Datos y Análisis.

Ingeniería de canalizaciones de datos

Diseñar, desarrollar e implementar canalizaciones de datos robustas y escalables utilizando Databricks, integrando datos de diversas fuentes (bases de datos, API, plataformas de streaming, etc.), transformando y limpiando datos mediante SQL o Scala/Python, y cargando datos en los sistemas de destino (data lakes, data warehouses, etc.). Optimizar el rendimiento de las canalizaciones para una mayor eficiencia y rentabilidad. Experiencia en Databricks: Utilice todas las capacidades de la plataforma Databricks, incluyendo Databricks SQL, Delta Lake, Databricks Runtime y Databricks Workflows, para orquestar flujos de trabajo de datos complejos y garantizar la calidad de los datos y la fiabilidad de la canalización.

Arquitectura y modelado de datos

Contribuya al diseño e implementación de modelos de datos robustos en el entorno del data lake, garantizando la consistencia, integridad y accesibilidad de los datos para diversos casos de uso.

Aseguramiento de la calidad de los datos

Implemente rigurosos controles de calidad de datos y procedimientos de validación en toda la canalización de datos para garantizar una alta precisión y fiabilidad. Cumpla con las políticas de gobernanza de datos y las mejores prácticas.

Integración en la nube

Integre Databricks a la perfección con los servicios en la nube de Azure para almacenamiento, computación y seguridad, aprovechando servicios como Azure Data Lake Storage.

Aprendizaje continuo

Manténgase al día sobre las últimas características de Databricks, las tecnologías en la nube y las tendencias de ingeniería de datos para mejorar continuamente nuestras soluciones y ofrecer resultados innovadores para nuestro negocio.

Colaboración y comunicación

Colaborar estrechamente con analistas de datos, personal de primera línea de TI y las partes interesadas del negocio para comprender sus necesidades de datos y proporcionar experiencia técnica sobre Databricks y las mejores prácticas de ingeniería de datos.

Se requiere:
  • Licenciatura/Máster en Informática, Ingeniería (Empresarial) o un máster especializado en Aprendizaje Automático o IA.
  • Experiencia demostrable: Más de 7 años de experiencia en ingeniería de datos con experiencia demostrada en Databricks y un enfoque en Azure Cloud Analytics Services.
  • Dominio de Azure Data Factory y Azure SQL Database adquirido con Azure Data Lake. Más de 5 años de experiencia con Azure DevOps (git) con sólida experiencia en canalizaciones de CI/CD.
  • Conocimiento de las mejores prácticas de gobernanza, calidad y seguridad de datos.
  • Dominio de la nube: Experiencia práctica con la plataforma en la nube de Azure con un buen conocimiento de los servicios e infraestructura de datos cloud.
  • Habilidades de programación: Sólidos conocimientos de programación en SQL, Python o Scala con experiencia en bibliotecas de manipulación de datos (p. ej.,PySpark, Spark SQL).
  • Fundamentos de Datos: Sólida comprensión de los principios de almacenamiento de datos, procesos ETL, técnicas de modelado de datos y sistemas de bases de datos.
  • Experiencia en SQL: Habilidades avanzadas de SQL para consultar, transformar y analizar datos.
  • Habilidades de Comunicación: Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales, con capacidad para colaborar eficazmente con partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas.
  • Resolución de Problemas: Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, con un enfoque proactivo para identificar y resolver desafíos relacionados con los datos.
  • Excelentes habilidades de comunicación en inglés.
  • Prestaciones de Ley y superiores.
  • Crecimiento y desarrollo constante.
  • Oportunidades de crecimiento

Te invitamos a conocernos en http://www.neoris.com, Facebook, LinkedIn, Twitter o Instagram: @NEORIS.

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