Data Engineer

Al menos 2-4 años de experiencia en consultoría o entrega de servicios al cliente en Azure.

Al menos 2 años de experiencia en el desarrollo de ingesta de datos, procesamiento de datos y flujos analíticos para grandes datos, bases de datos relacionales como MySQL y soluciones de almacenamiento de datos como Snowflake.

Amplia experiencia proporcionando dirección práctica dentro de los servicios nativos de Azure y Hadoop.

Amplia experiencia práctica implementando ingesta de datos, ETL y procesamiento de datos utilizando servicios de Azure: ADLS, Azure Data Factory, Azure Functions, Synapse/DW, Azure SQL DB, Event Hub, IoT Hub, Azure Stream Analytics, Azure Analysis Service, HDInsight, Databricks, Azure Data Catalog, Cosmos DB, etc.

Mínimo de 3 años de experiencia práctica en tecnologías de Azure y Big Data como Python, SQL, ADLS/Blob, Spark/SparkSQL, Databricks, Hive y tecnologías de transmisión como Kafka, EventHub, NiFi, etc.

Proficiency in PySpark development on Databricks.

Competente en DevSecOps y despliegues de CI/CD.

Experiencia en metodologías y procesos de migración a la nube, incluidos herramientas como Azure Data Factory, Servicio de Migración de Datos, Event Hub, Kafka, etc.

Mínimo de 2 años de experiencia en RDBMS.

Experiencia utilizando formatos de archivos de Big Data y técnicas de compresión.

Experiencia utilizando herramientas de desarrollo como Azure DevOps, Visual Studio Team Server, Git, Jenkins, etc.

Experiencia con arquitecturas de nube privada y pública, los pros y contras de cada una y consideraciones de migración.

Título de licenciatura o superior en Informática o una disciplina relacionada, o equivalente (mínimo 2 años de experiencia laboral). Si tiene un título de Asociado, debe tener un mínimo equivalente de 2 años de experiencia laboral.

Un Data Engineer de Azure es responsable de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos para una organización utilizando servicios en la nube de Azure. Esto incluye la creación de flujos de datos, la integración de datos de varias fuentes y la implementación de medidas de seguridad y privacidad de datos. El Data Engineer de Azure también será responsable de monitorear y solucionar problemas de flujo de datos y optimizar el almacenamiento y procesamiento de datos para obtener eficiencia de rendimiento y costo.

DevOps en una plataforma de Azure.

Experiencia desarrollando y desplegando soluciones ETL en Azure.

Experiencia con IoT, eventos impulsados por eventos, microservicios, Contenedores/Kubernetes en la nube.

Familiaridad con el stack tecnológico disponible en la industria para la gestión de metadatos: Gobernanza de Datos, Calidad de Datos, MDM, Linaje, Catálogo de Datos, etc.

Familiaridad con el stack tecnológico disponible en la industria para la gestión de datos, ingesta de datos, captura, procesamiento y curación: Kafka, StreamSets, Attunity, GoldenGate, MapReduce, Hadoop, Hive, HBase, Cassandra, Spark, Flume, Hive, Impala, etc.

La experiencia en múltiples nubes es una ventaja: Azure, AWS, Google.

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