Requisitos imprescindibles
* Desarrollarás y mantendrás ontologías complejas utilizando lógica de primer orden y formalismos para representar datos sociales de manera efectiva.
* Manejarás grandes volúmenes de datos sociales en formatos de grafo y documento utilizando tecnologías Big Data.
* Implementarás y mantendrás APIs de producción para desplegar pipelines de datos y modelos de ML que interactúen con estructuras de datos basadas en grafos.
* Aplicarás técnicas avanzadas de aprendizaje automático y análisis de grafos para extraer conocimientos de conjuntos de datos sociales complejos.
* Colaborarás estrechamente con equipos multidisciplinares para integrar soluciones de IA para desafíos específicos en el análisis de datos sociales.
Tu perfil
* Tienes una licenciatura en Ciencias de la Computación o Ingeniería, y al menos 2 años de experiencia trabajando preferiblemente dentro de la industria de TI y/o consultoría y trabajando en proyectos relacionados con procesos de carga de datos, gestión de datos maestros, diseño de maquetas, construcción de impresionantes visualizaciones de datos y paneles de control, lo que te hace experimentado/a en:
* Fuertes habilidades relacionadas con la gestión de grafos y el diseño de ontologías.
* Lenguajes de programación: Java, Python
* Tecnologías Back-end: Java, Spring Framework, Hibernate ORM
* Procesamiento de grandes volúmenes de datos: Spark, GraphX, etc.
* Mentalidad analítica
* Aprendizaje rápido y orientado/a a objetivos
* Buenas prácticas en desarrollo: principios SOLID, TDD, patrones de diseño, refactoring
* Valoraremos si puedes aportar al equipo algo de experiencia trabajando con las siguientes tecnologías, pero no es obligatorio, ¡puedes aprender sobre la marcha!
Conocimientos y tecnologías deseables
* Experiencia con Docker, Kubernetes y tecnologías relacionadas.
* Experiencia con tecnologías Big Data, como Kafka, ElasticSearch y Spark.
* Experiencia con análisis de grafos y bases de conocimiento (SPARQL, GraphDB).
* Experiencia con arquitectura de microservicios.
* Familiaridad con MLOps y fundamentos de ML.
* Buenas prácticas con CI/CD y metodologías de desarrollo.
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