Job Opportunities in Mexico
September 5, 2024
Neoris
México
Data Engineer SR
NEORIS is a Digital accelerator that helps companies enter the future, having 20 years of experience as Digital Partners of some of the largest companies in the world. We have more than 4,000 professionals in 11 countries, with our multicultural startup culture where we cultivate innovation, continuous learning to create high-value solutions for our clients.
We are looking for (Data Engineer Sr),
Descripción:
Buscamos un ingeniero de datos sénior altamente calificado y con experiencia para unirse a nuestro equipo de ciencia de datos. El ingeniero de datos sénior desempeñará un papel fundamental en el diseño, la construcción y el mantenimiento de infraestructuras y canales de datos escalables. Este rol promoverá la definición y adopción de las mejores prácticas para crear activos de datos reutilizables y administrar todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos. El candidato ideal tendrá una sólida formación en ingeniería de datos, pasión por la toma de decisiones basada en datos y la capacidad de trabajar en colaboración con científicos de datos y otras partes interesadas.
Responsabilidades clave:
#LI-HH1
We are looking for (Data Engineer Sr),
Descripción:
Buscamos un ingeniero de datos sénior altamente calificado y con experiencia para unirse a nuestro equipo de ciencia de datos. El ingeniero de datos sénior desempeñará un papel fundamental en el diseño, la construcción y el mantenimiento de infraestructuras y canales de datos escalables. Este rol promoverá la definición y adopción de las mejores prácticas para crear activos de datos reutilizables y administrar todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos. El candidato ideal tendrá una sólida formación en ingeniería de datos, pasión por la toma de decisiones basada en datos y la capacidad de trabajar en colaboración con científicos de datos y otras partes interesadas.
Responsabilidades clave:
- Desarrollo de canales de datos: diseñar, desarrollar y mantener canales de datos robustos, escalables y eficientes para respaldar iniciativas de ciencia de datos.
- Integración de datos: integrar datos de diversas fuentes, garantizando la calidad, consistencia y confiabilidad de los datos.
- Mejores prácticas: definir y promover las mejores prácticas para la ingeniería de datos, incluidos estándares de codificación, pruebas y documentación.
- Gestión de activos de datos: cree y administre activos de datos reutilizables que puedan aprovecharse en múltiples proyectos y equipos.
- Colaboración: trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otras partes interesadas para comprender los requisitos de datos y ofrecer soluciones que satisfagan sus necesidades.
- Optimización del rendimiento: optimice los flujos de trabajo de procesamiento de datos para lograr rendimiento, escalabilidad y rentabilidad.
- Gobernanza de datos: implementar y hacer cumplir políticas de gobernanza de datos para garantizar la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos.
- Gestión del ciclo de vida: supervise todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos, desde el diseño y el desarrollo iniciales hasta la implementación, la supervisión y el mantenimiento.
- Selección de herramientas: evaluar y recomendar herramientas y tecnologías de ingeniería de datos para mejorar las capacidades del equipo.
- Mentoría: Orientar y guiar a los ingenieros de datos junior, fomentando una cultura de aprendizaje y mejora continua.
- Antecedentes educativos: Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Tecnología de la Información o un campo relacionado.
- Experiencia: Mínimo de 5 a 7 años de experiencia en ingeniería de datos, con un historial comprobado de diseño e implementación de soluciones de datos a gran escala.
- Competencia técnica: Sólido dominio de lenguajes de programación como Python, Java o Scala, y experiencia con bases de datos SQL y No SQL.
- Herramientas de canalización de datos: experiencia práctica con herramientas de gestión de flujo de trabajo y canalización de datos como Apache Airflow, Luigi o similares.
- Tecnologías de Big Data: Competencia en tecnologías de big data como Hadoop, Spark, Kafka y plataformas de datos basadas en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, Azure).
- Almacenamiento de datos: experiencia con soluciones de almacenamiento de datos como Amazon Redshift, Google Big Query o Snowflake.
- Procesos ETL: Experiencia en diseño e implementación de procesos ETL (Extract, Transform, Load).
- Modelado de datos: Sólida comprensión de los principios y las mejores prácticas del modelado de datos.
- Control de versiones: Experiencia con sistemas de control de versiones como Git.
- Resolución de problemas: Excelentes habilidades para resolver problemas y capacidad para solucionar problemas de datos complejos.
- Habilidades de comunicación: Sólidas habilidades de comunicación verbal y escrita, con capacidad de transmitir conceptos técnicos a partes interesadas no técnicas.
- Gestión de proyectos: Experiencia comprobada en la gestión de proyectos de ingeniería de datos, incluida la planificación, ejecución y gestión de partes interesadas.
- Atención al detalle: Alto nivel de precisión y atención al detalle en todos los aspectos del trabajo.
- Plataformas en la nube: experiencia con servicios e infraestructura de datos basados en la nube (por ejemplo, AWS Glue, Google Cloud Dataflow, Azure Data Factory).
- Ecosistema Databricks: Experiencia con la plataforma Databricks, la capa Delta Lake y la Arquitectura Medallion.
- Aprendizaje automático: familiaridad con conceptos y marcos de aprendizaje automático.
- Gobernanza de datos: Conocimiento de los marcos de gobernanza de datos y mejores prácticas.
- Metodologías Ágiles: Experiencia trabajando en entornos de desarrollo Ágiles.
- Certificación: Certificaciones relevantes en ingeniería de datos, plataformas en la nube o áreas relacionadas (por ejemplo, AWS Certified Big Data - Specialty, Google Professional Data Engineer)
#LI-HH1
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