Data Engineer
Cloudhesive
- Buenos Aires
- Permanente
- Tiempo completo
Ayudamos a nuestros clientes a adaptar y transformar sus organizaciones potenciando el poder del ecosistema de la nube a través de consultoría y servicios gestionados, con un enfoque en la excelencia operativa, la seguridad, la confiabilidad, la eficiencia del rendimiento y la optimización de costos.
Nuestro equipo es la base de nuestro éxito, e invertimos en él!
Estamos creciendo rápidamente y hemos construido un equipo profesional a través de entrenamientos, eventos de socios, participación en la comunidad, tutoría y mucho más.
Nos movemos rápidamente, actuamos con decisión y nos comunicamos abiertamente para impulsar un entorno colaborativo y el éxito de nuestros clientes.
Con oficinas en los EE.UU y América Latina, trabajará con expertos de la industria en soluciones tecnológicas revolucionarias que se han implementado con éxito en todo el mundo.
La Oportunidad: Estamos buscando un/a Data Engineer responsable de diseñar, implementar y gestionar soluciones integrales de datos en AWS para clientes de consultoría, abarcando desde la ingesta y procesamiento de información hasta su transformación en insights de valor para el negocio.
El rol implica trabajar en todo el espectro del campo de datos incluyendo arquitecturas de almacenamiento, pipelines de procesamiento, analytics, machine learning e inteligencia artificial, asegurando la calidad, seguridad y gobernanza de los datos.
Como consultor especializado, será responsable de traducir necesidades empresariales en soluciones técnicas escalables y eficientes, optimizando costos y rendimiento mientras entrega proyectos que van desde modernización de infraestructuras hasta implementación de capacidades avanzadas de IA, garantizando que los datos se conviertan en activos estratégicos para la toma de decisiones empresariales.
Lo que harás: Desarrollar soluciones utilizando tecnologías de datos de AWS de vanguardia.
Determinar de dónde extraer los datos, cómo recuperarlos y construir algoritmos para que el acceso a los datos sea más sencillo y útil para los clientes.
Investigaciones sobre diferentes enfoques para el almacenamiento y explotación de datos en AWS.
Resolver problemas diseñando, desarrollando, probando e implementando soluciones de software.
Supervisar las métricas de rendimiento del sistema para identificar posibles riesgos/problemas.
Relevamiento y confección de análisis de datos (exploratorios, prescriptivos y/o predictivos).
Desarrollo de pipelines de extracción transformación y carga de datos de diversos tipos y orígenes, tanto en batch como en tiempo real.
Es esta posición para tí?
Requerimos: Experiencia de al menos dos años en el rol.
Nociones de ETL.
Manejo de Python.
Conocimiento práctico actual de las bases de datos de AWS, como RDS, RedShift, Aurora.
Manejo de lenguaje SQL (al menos una MS-SQL, Oracle, Postgre, etc).
Experiencia trabajando en un entorno Agile.
Probar, validar e implementar mejoras de rendimiento y optimización de recursos en consulta con los equipos de desarrollo de AWS.
Experiencia utilizando tecnologías de streaming de datos (Kafka, MSK, Kinesis, MQ, SQS, etc).
Inglés avanzado.
Disponibilidad para asistir 2 / 3 veces por mes a las oficinas, en Núñez - C.A.B.A. Deseable : Experiencia profesional con AWS y/u otras ofertas en la nube.
AWS Cloud practitioner.
Manejo de servicios de Datos de AWS (Athena, Glue, EMR).
Conocimientos de PySpark.
Conocimientos de Data Warehouse.
Conocimientos en diseño e implementación de Data Lakes.
Conocimientos en prompt engineering para generative AI.
Conocimiento de arquitecturas tipo Lake House.
Experiencia con tecnologías del tipo delta lake, iceberg,hudi.
Experiencia trabajando con infraestructura como código (SAM, CDK, Terraform, CloudFormation).
Además de las ventajas de trabajar con un equipo increíble, CloudHesive ofrece una compensación competitiva, beneficios integrales, capacitación en tecnología de punta y socios (AWS), un horario de trabajo flexible, tiempo libre responsable, y mucho más!
Si crees que esta oportunidad es para vos, ¡nos gustaría conocerte!
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