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**Ingeniero de Datos / Arquitectura de Datos.**
**Formación**:Ingeniería Mecatrónica, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación o un campo relacionado.
**Certificaciones**: Deseable, ertificaciones relevantes de Microsoft Azure (por ejemplo, Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate).
**Inglés: Avanzado**
**Experiência Laboral**:
- Más de 2 años de experiência en roles relacionados con ingeniería de datos y big data.
- Historial de trabajo en proyectos de implementación y optimización de soluciones de datos a gran escala.
- Experiência en arquitecturas distribuidas y en entornos cloud, con un enfoque particular en Azure.
- Responsable de proyecto interdisciplinarios y multidisciplinarios para la creación de productos de datos.
**Competencias Específicas**:
- Diseño e implementación de arquitecturas distribuidas para sistemas de big data.
- Diseñar todos los aspectos de una base de datos, incluyendo su estructura y estándares.
- Evaluar las fuentes de datos de la empresa y diseñar un plan para integrarlas, centralizarlas, protegerlas y mantenerlas
- Crear modelos de datos que determinen las necesidades y objetivos de la organización.
- Selección y optimización de soluciones de almacenamiento big data en entornos Azure.
- Construcción y administración de almacenes de datos utilizando Azure Synapse Analytics.
- Desarrollo e implementación de arquitecturas de Data Lake House.
- Dominio avanzado en el uso de Apache Spark y Delta Lake para el procesamiento de datos y garantizar la consistencia transaccional.
**Procesos ETL (Extract, Transform, Load)**:
- Experiência diseñando,



implementando y optimizando procesos ETL en entornos Azure utilizando Azure Data Factory.
- **Gestión de Base de Datos (SQL)**:
- Amplia experiência en el diseño y administración de bases de datos relacionales utilizando SQL en Azure, incluyendo Azure SQL Database.
- **DevOps (CI/CD)**:
- Implementación exitosa de prácticas de DevOps para la integración continua (CI) y despliegue continuo (CD) en el contexto de soluciones de big data, utilizando Azure DevOps.
**Actividades Principales**:
- Diseño de Arquitecturas Distribuidas:
- Liderar el diseño y la implementación de arquitecturas distribuidas que aprovechen las capacidades de escalabilidad y rendimiento de los servicios en la nube de Azure.
- Optimización de Almacenamientos Big Data:
- Realizar la selección y optimización de soluciones de almacenamiento big data para garantizar la eficiencia y rentabilidad.
- Desarrollo de Almacenes de Datos:
- Liderar la construcción y administración de almacenes de datos, utilizando tecnologías como Azure Synapse Analytics para facilitar la consulta y análisis de datos.
- Implementación de Data Lake House:
- Desarrollar e implementar arquitecturas de Data Lake House para facilitar el análisis integrado de datos estructurados y no estructurados.
- Desarrollo con Delta Lake y Apache Spark:
- Dirigir el desarrollo y la implementación de soluciones utilizando Apache Spark y Delta Lake para garantizar la coherencia y la calidad de los datos.
**Herramientas y Sistemas**:




- Azure Services:
- Experiência sólida en el uso de servicios de Azure, incluyendo pero no limitado a:
- Azure Databricks: Para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos utilizando Apache Spark.
- Azure Data Factory: Para la orquestación y automatización de flujos de datos y pipelines.
- Azure Synapse Analytics: Para el almacenamiento y análisis de datos a gran escala.
- Azure Machine Learning: Para la integración de capacidades de machine learning en pipelines de datos.
- **Lenguajes de Programación**:
- Dominio de lenguajes como:
- Python: Para el desarrollo de scripts y aplicaciones en el contexto de big data.
- Scala o Java: Utilizados en el contexto de Apache Spark y otros frameworks de big data.
- **Frameworks**:
- Experiência con frameworks de big data como:
- Apache Spark: Para el procesamiento de datos a gran escala y análisis.
- Hadoop: Para el almacenamiento distribuido y procesamiento de datos.
- **Bases de Datos**:
- Experiência práctica con bases de datos distribuidas, SQL y NoSQL, incluyendo pero no limitado a:
- Azure SQL Database: Para bases de datos relacionales en entornos cloud.
- Cosmos DB: Para bases de datos NoSQL globalmente distribuidas.
- **Herramientas de Integración y Despliegue**:
- Conocimiento profundo en herramientas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) para pipelines de datos, incluyendo, pero no limitado a:
- Azure DevOps: Para la automatización de pruebas y despliegues.
**Ofertamos**:
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