Ingeniero de Datos Senior del Personal

¡Únete a SADA como Ingeniero de Datos Senior Corporativo!

Tu Misión

Como Ingeniero de Datos Senior Corporativo en SADA, tendrás la oportunidad de trabajar con grandes volúmenes de datos y tecnologías emergentes de Google Cloud para impulsar los servicios corporativos. Tendrás la oportunidad de diseñar, desarrollar y mantener la mejor solución de Almacén de Datos Empresariales para satisfacer nuestras necesidades corporativas. Interactuarás con todas nuestras unidades de negocio y expertos en materia de Google Cloud.

Desde la transformación de los requisitos comerciales, la arquitectura de soluciones, el modelado de datos, la arquitectura, ETL, metadatos y la continuidad del negocio, tendrás la oportunidad de trabajar colaborativamente con arquitectos e ingenieros para recomendar, prototipar, construir y depurar infraestructuras de datos en Google Cloud Platform (GCP). Tendrás la oportunidad de trabajar en problemas de datos del mundo real que enfrentan nuestros clientes hoje. Los compromisos varían desde ser puramente consultivos hasta requerir un gran trabajo práctico y cubrir una amplia gama de áreas de dominio, como migraciones de datos, archivo de datos y recuperación de desastres, y soluciones de análisis de big data que requieren tuberías de datos por lotes o en streaming, lagos de datos y almacenes de datos.

Se espera que tú te encargues por completo de los proyectos, de principio a fin, y que orientes a los Ingenieros de Datos menos experimentados. Serás reconocido como un experto dentro del equipo y construirás una reputación con Google y nuestros clientes. Demostrarás la entrega repetida de arquitecturas de proyectos y componentes críticos que otros ingenieros te encomiendan por falta de experiencia. También participarás en llamadas de calificación de oportunidades en etapa temprana, así como en guiar discusiones técnicas con clientes para proyectos establecidos.

Camino al Éxito

#UnPasoAdelante: En SADA, estamos en el negocio del cambio. Nos enfocamos en tecnología de vanguardia que está en constante evolución. Acogemos el cambio con entusiasmo y fomentamos la agilidad. Esto significa que no solo nuestros ingenieros saben que el cambio es inevitable, sino que acogen este cambio para expandir continuamente sus habilidades, preparándose para las necesidades futuras de los clientes.

Tu éxito comienza al impactar positivamente la dirección de una práctica en rápido crecimiento con visión y pasión. Se te medirá trimestralmente por la amplitud, magnitud y calidad de tus contribuciones, tu capacidad para estimar con precisión, la retroalimentación de los clientes al finalizar los proyectos, cómo colaboras bien con tus compañeros y el pulido consultivo que aportas a las interacciones con los clientes.

Conforme continúes ejecutando con éxito, construiremos juntos un plan de desarrollo personalizado que te llevará a través de las pistas de crecimiento de ingeniería o gestión.

Expectativas

Orientado a lo interno: Interactuarás regularmente con los clientes y las partes interesadas internas, algunas veces diario, otras veces semanal o quincenalmente. Se espera que captes los requisitos y entregues soluciones adecuadas para las divisiones corporativas.

Incorporación/Capacitación - Las primeras semanas de incorporación están dedicadas al aprendizaje e incluirán materiales/tareas de aprendizaje y capacitación en cumplimiento, y reuniones con personas relevantes. Los detalles del cronograma se compartirán más cerca de la fecha de inicio.

Requisitos del trabajo

Credenciales requeridas:

• Certificado Google Professional Data Engineer o capaz de completarlo dentro de los primeros 45 días de empleo

Calificaciones requeridas:

• Maestría en las siguientes áreas de dominio:
  • Modernización del almacén de datos: construcción de soluciones completas de almacén de datos en BigQuery, incluyendo arquitecturas técnicas, diseños de esquema estrella/escama de nieve, optimización de consultas, pipelines ETL/ELT, y herramientas de informes/análisis. Debe tener experiencia de nivel experto trabajando con soluciones de procesamiento de datos por lotes o en streaming de Google (como BigQuery, Dataform, y BI Engine)
• Competencia en las siguientes áreas de dominio:
  • Big Data: gestión de clústeres de Hadoop (todos los servicios incluidos), solución de problemas de operación de clústeres, migración de cargas de trabajo de Hadoop, arquitectura de soluciones en Hadoop, experiencia con almacenes de datos NoSQL como Cassandra y HBase, construcción de pipelines ETL de streaming/batch con marcos como Spark, Spark Streaming y Apache Beam, y trabajo con sistemas de mensajería como Pub/Sub, Kafka y RabbitMQ.
  • Data Catalog: Gestión de catálogos de datos, definiciones y linaje de datos.
  • Calidad de los Datos: Debe tener experiencia con DataForm, u otras soluciones de DQ.

• Migración de datos: migración de almacenes de datos a almacenes basados en la nube confiables y escalables, incluyendo estrategias para minimizar el tiempo de inactividad. Puede involucrar la conversión entre almacenes de datos relacionales y NoSQL, o viceversa.
• Respaldo, restauración y recuperación de desastres: construcción de soluciones de respaldo y restauración de datos de grado de producción y recuperación de desastres. Hasta petabytes de escala.
• 4+ años de experiencia con Modelado de Datos, SQL, ETL, Almacenamiento de Datos y Lagos de Datos.

• 4+ años de experiencia en escritura de soluciones de datos de grado de producción (relacionales y NoSQL) en un RDBMS de clase empresarial
• 2+ años de experiencia con herramientas de Business Intelligence de clase empresarial como Looker, PowerBI, Tableau, etc.
• Dominio en la escritura de software en Python
• Experiencia en la escritura de software en uno o más lenguajes, como Javascript, Java, R o Go
• Experiencia con monitoreo de sistemas/alertamiento, planificación de capacidad, y ajuste de rendimiento
• Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones frontend con React
• Experiencia práctica con soluciones de CI/CD (Cloud Build / Terraform)

Calificaciones útiles:

• Experiencia trabajando con productos de datos de Google Cloud (CloudSQL, Spanner, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Bigtable, BigQuery, Dataprep, Composer, etc.)
• Experiencia con arquitecturas IoT y construcción de pipelines de transmisión de datos en tiempo real
• Experiencia operacionalizando modelos de machine learning en grandes conjuntos de datos
• Liderazgo demostrado y autodirección - disposición para enseñar a otros y aprender nuevas técnicas
• Habilidades demostradas en la selección de las herramientas estadísticas adecuadas dado un problema de análisis de datos
• Capacidad para equilibrar y priorizar múltiples requisitos en conflicto con gran atención al detalle
• Excelentes habilidades de comunicación verbal / escrita y presentación de datos, incluyendo la capacidad de resumir de manera concisa las conclusiones clave y comunicarse efectivamente con equipos técnicos y de negocio