Ingeniero Senior en Bigdata y Aprendizaje Automático
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- Manejo de la ingeniería de características (validación de características, transformación de características, pipeline de características, base de datos de servicio y entrenamiento, metadatos de características y colección de artefactos) y ciclo de vida del modelo ML.
- Experiencia práctica en el desarrollo completo de JAVA, Python, experiencia en tensor flow, reactJS y ADO.
- Experiencia con la implementación de Datos como servicio.
- Se desean conocimientos estadísticos sólidos, habilidades analíticas y de resolución de problemas.
- Conocimiento de caché DB , vector DB
- Un buen entendimiento de los flujos de trabajo de IA responsable y la gestión de modelos sería muy beneficioso
- Experiencia relevante en tecnologías de datos grandes (Hortonworks HDP, Apache Hadoop, HDFS, Hive, Sqoop, Flume, Zookeeper y HBase, Oozie, Spark, Ni-Fi, Kafka, Snap logic, AWS, Red shift).
- Experiencia con herramientas de monitoreo.
- Capacidades de desarrollo utilizando python, spark, lenguajes R.
- Buenas habilidades de gestión y análisis
- Buenas habilidades de comunicación escrita y oral
- Buena comprensión y experiencia en proyectos (por ejemplo, SDLC, metodología Agile)
- Diseñado y implementado ETL pipelines usando Apache Spark, Hive, Snowflake Structured Streaming y Python para procesar datos de flujo de eventos.
- Afinación del rendimiento de Apache Spark y Hadoop YARN.
- Experiencia con programación en Java
- Proporcionar supervisión y orientación al equipo de Hadoop y al equipo de desarrollo
- Camunda, Angular
- Capacidad para depurar y escribir / modificar scripts en Shell/Python
- Muy buen entendimiento del ecosistema de Big Data
- El candidato también debe tener buen conocimiento de los patrones de arquitectura de Big Data, patrones de diseño, técnicas de estimación, afinación del rendimiento y resolución de problemas
- Dispuesto a trabajar en soporte de guardia durante los fines de semana
- Contacto con múltiples equipos de aplicación y coordinar la resolución de problemas
- Buenas habilidades analíticas e interacción
- Monitoreo continuo y gestión del clúster de Hadoop.
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