Python Job: Ingeniero de Datos Jr.

Importante empresa de TI, busca tu actitud, nosotros desarrollamos tu talento, no requerimos experiencia, solo una gran actitud de aprender y superarse constantemente. Como Ingeniero de Datos Jr.

REQUISITOS:

• Recién egresado o preferentemente pasante de las carreras de ingeniería o licenciatura en sistemas

• Ingles- avanzado (escrito)

CONOCIMIENTOS:

• Bases de datos: Familiarizados con una amplia variedad de bases de datos relacionales y no relacionales, así como con los lenguajes de consulta como SQL

• Integración de datos: conocimientos en integrar datos de diferentes fuentes y sistemas. Para ello, deben tener experiencia en el diseño de procesos ETL (Extract, Transform, Load) y en el uso de herramientas de integración de datos.

• Almacenamiento de datos: Deben estar familiarizados con tecnologías de almacenamiento de datos, tanto en la nube como en entornos locales. Esto incluye sistemas de archivos distribuidos como Hadoop y tecnologías de almacenamiento de objetos como Amazon S3.

• Procesamiento de datos: Deben ser capaces de procesar grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías de procesamiento distribuido como Apache Spark y Apache Flink.

• Programación: habilidades sólidas en programación, con conocimientos en lenguajes como Python, Java, Scala y R.

• Automatización: Experiencia en la automatización de procesos, utilizando herramientas y tecnologías como Jenkins y Ansible.

• Seguridad de datos: Comprender los conceptos básicos de la seguridad de datos, incluyendo la encriptación, la autenticación y la autorización.

ACTIVIDADES A DESEMPEÑAR:

1.- Análisis de requisitos: Debe ser capaz de entender las necesidades de la empresa en cuanto a la gestión de clientes y procesos de negocio. Esto incluye identificar los flujos de trabajo actuales, los puntos débiles y las oportunidades de mejora.

2.- Diseñar y construir sistemas de gestión de datos: Responsables de diseñar y construir sistemas para capturar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, utilizando tecnologías como bases de datos relacionales, sistemas de archivos distribuidos y tecnologías de Big Data.

3.- Mantener y optimizar sistemas de gestión de datos: Mantener y optimizar los sistemas existentes para asegurar que estén funcionando de manera eficiente y efectiva. Esto incluye tareas como el monitoreo del rendimiento, la solución de problemas y la optimización de consultas.

4.- Integración y calidad datos: Capacidad de integrar datos de diversas fuentes, como aplicaciones empresariales, bases de datos, servicios web, y otras fuentes de datos, y asegurarse de que los datos se unifiquen y se almacenen correctamente, además de asegurar la calidad de los datos mediante la implementación de procesos de validación y la eliminación de errores y redundancias en los datos.

5.- Automatizar procesos y soluciones escalables: capacidad automatizar procesos para permitir una fácil integración y procesamiento de datos, utilizando herramientas y tecnologías como scripts de Python, herramientas de orquestación, y flujos de trabajo, además de diseñar soluciones que puedan manejar grandes volúmenes de datos y que puedan escalar de manera efectiva para satisfacer las necesidades empresariales a medida que crecen.

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