¿Eres un apasionado del data ? ¿Buscas seguir creciendo en las mejores condiciones y con la mayor cercanía y flexibilidad? ¡Esto te interesa!
En VASS, somos líderes en soluciones tecnológicas. Desde nuestro área Comunytek, queremos ampliar nuestro equipo con gente que quiera unirse a un equipo dinámico, flexible y cercano.
¿Quiénes somos?
¡Toc, toc! Intelygenz DATA & AI, el equipo de VASS especializado en proyectos de Data, Analítica Avanzada, IA Generativa y Document Solutions llama a tu puerta. Si te gusta la tecnología aplicada, pasarlo bien formando parte de equipos de proyectos innovadores y abordar retos apasionantes para llevar a nuestros clientes y nuestra empresa al siguiente nivel, no dejes pasar de largo nuestras oportunidades de crecimiento.
¿Qué Ofrecemos?
Un ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo .
Flexibilidad para trabajar de manera remota, adaptarte a nuestro modelo smartworking y con horarios flexibles. (Solemos trabajar de lunes a jueves de 8-9 a 17-18 y jornada intensiva los viernes y meses de verano de Julio y Agosto de 8-15)
Plan de carrera : Buscamos el crecimiento general y eso conlleva apoyar e incentivar el crecimiento de nuestros empleados a nivel laboral y personal.
Certificaciones : Somos platinum partner de la propia Appian, lo que posibilita a nuestros equipos disponer de certificaciones pagadas a lo largo del año.
Salario : Nuestra flexibilidad también se traslada aquí y queremos darte más detalles en nuestra primera llamada.
¿Cuál será tu día a día con nosotros?
Los recursos formarán parte de un equipo responsable del diseño, desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL complejos en un entorno cloud (AWS). Bajo la dirección del Data Engineering Lead, contribuyendo a la implementación de soluciones eficientes y escalables para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, asegurando que los datos sean consistentes, seguros y adecuados para el análisis y el uso operaciones. Colaboración con el equipo de desarrolladores para garantizar una integración fluida entre sistemas.
Data Engineer Lead SKILLS REQUIRED
Experiencia avanzada en el diseño e implementación de pipelines de datos con Apache Spark /Pyspark en AWS
Experiencia con la gestión de worflows ETL complejos
Experiencia con Apache Spark para realizar transformaciones complejas y cálculos intensivos sobre grandes volúmenes de datos
Experiencia en modelado de datos, diseño de esquemas optimizados y manejo de datos a gran escala
Capacidad para diseñar procesos ETL eficientes en entornos cloud para escalar con el crecimiento de datos
Fuertes habilidades de liderazgo así como en la coordinación con múltiples stakeholders
Conocimiento de AWS (S3, RDS y EMR) y seguridad de datos sensibles
Conocimiento de SQL avanzado
Familiaridad con procesos de CI/CD y despliegues automatizados en AWS
Experiencia con procesamiento de datos en tiempo real (deseable)
Certificación AWS realización con datos o arquitecturas cloud (deseable)
Conocimiento de conceptos de inversiones y modelos de datos de banca privada/inversión (deseable)
Buen nivel de inglés (deseable)
Titulación universitaria en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o Física.
CORE RESPONSABILITIES
Diseñar la arquitectura general de los pipelines ETL, definiendo estándares técnicos, mejores prácticas y asegurando que sean escalables y optimizados para AWS asegurando la coherencia técnica dentro de todo equipo.
Resolver problemas técnicos avanzados relacionados con transformaciones complejas y cálculos avanzados.
Garantizar que los procesos de ETL sean eficientes, seguros y escalables para manejar grandes volúmenes de datos acumulativos.
Trabajar con el área de Cloud y TechHub para optimizar la infraestructura de AWS que soporta los procesos ETL
Actuar como punto de contacto con stakeholders, responsable de producto y otros líderes técnicos, para alinear los modelos de datos con el reporting y los objetivos del negocio
Liderar al equipo de Data Engineering, asignando tareas y revisando entregas promoviendo la mejora técnica dentro del equipo.
Documentar arquitecturas, procesos y estándares de datos para garantizar la sostenibilidad a largo plazo.
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