REQUISITOS IMPRESCINDIBLES:
Ingeniero/a de Soluciones de Datos Full Stack
Serás responsable de traducir los requisitos del negocio en especificaciones técnicas.
Diseñarás e implementarás arquitecturas de datos, modelos y flujos de datos con la integración de tecnologías relacionales y Big Data.
Implementarás aplicaciones, APIs y servicios para generar, almacenar y consultar los datos.
Te encargarás de la evolución tecnológica de la solución de datos definiendo componentes.
Te encargarás del desarrollo de principio a fin de las funcionalidades incluidas en las especificaciones para asegurar la entrega de la solución.
Serás responsable de monitorizar los lanzamientos definidos bajo los principios Agile.
Deberías tener un perfil de Arquitecto/a de Soluciones y Desarrollador/a Full Stack, siendo un/a apasionado/a de la tecnología y los datos. Muestras iniciativa y eres proactivo/a, un/a buen/a trabajador/a en equipo y con ganas de seguir aprendiendo e innovando cada día. Tú, mejor que nadie, entiendes y aprecias la importancia de comunicar insights e historias a través de los datos.
Tu perfil
Tienes una licenciatura en Telecomunicaciones, Informática o Ingeniería, y al menos 5 años de experiencia en un puesto similar, preferiblemente dentro de la industria de TI y/o consultoría, con disponibilidad para trabajar en modalidad HÍBRIDA desde Madrid.
Será un valor añadido si tienes experiencia trabajando con tecnologías Big Data y desarrollo de aplicaciones.
Tecnologías Front-end: Javascript, HTML, CSS, Bootstrap, jQuery
Tecnologías Back-end: Java, Spring Framework, Hibernate ORM
Conocimientos básicos de integraciones con NoSQL/SQL
Herramientas de integración continua: Maven, Git, Artifactory, Jenkins
Mejores prácticas: conocimiento y uso de buenas prácticas de programación como principios SOLID, TDD, Patrones de Diseño y Refactoring.
Valoraremos si puedes aportar al equipo algo de experiencia trabajando con las siguientes tecnologías, pero no es obligatorio, ¡puedes aprender sobre la marcha!
Grafos y Web Semántica: GraphDB, RDF, OWL, SPARQL.
Bases de Datos y Tecnologías Big Data: Elasticsearch, Kafka, Kafka Connect, Redis, Spark (Streaming & Dataframes), HDFS, HBase.
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