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Data Integration Engineer Principiante Avanzado
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**Descripción de la empresa** Somos **Inetum**, líder europeo en soluciones digitales. Con un equipo de más de 28,000 consultores y expertos, nos esforzamos cada día para cumplir nuestro propósito: lograr un impacto digital en las empresas, más rápido, más fácil y para el bien de todas las personas. En Inetum acompañamos a nuestros colaboradores en su camino al éxito. Si te gusta reinventarte y resolver problemas con nuevas estrategias, trabajar en proyectos de tecnología innovadores y de negocios, **¡postula ahora!** **Requisitos*** Experiencia de 3 a más años en implementación de soluciones en Nube (indistantemente de la nube) con las tecnologías requeridas, habiendo realizado las siguientes actividades: * Analisis y desarrollo de flujos de Ingesta y transformación de datos en Lake House mediante los servicios de Cloud. * Analisis y Desarrollo utilizando procesamiento distribuido en Spark usando PySpark/Spark en batch (mandatorio) y Realtime(deseable) * Optimización de los procesos a desarrollar o existentes con un enfoque de reducción de costos (tiempo de procesamiento, uso del clúster y servicios Azure) en el consumo de los servicios en nube. * Analisis y schedulamiento de los procesos de acuerdo a las criterias definidas por los usuarios. * Despliegue soluciones en producción haciendo uso de herramientas de integración y despliegue continuo (DevSecOps). * Desarrollo de soluciones transversales para la mejora continua del framework de desarrollo y despliegue de soluciones. * Desarrollo de buenas practicas, frameworks y estandares de desarrollo en plataformas Cloud. * Contar con las siguientes certificaciones de Azure (deseable) y/o certificaciones equivalentes en otras nubes: * Databricks: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark(deseable) * Azure: Azure Data Engineer Associate y Data Engineer Professional(deseable) * Metodologia agil (en proyectos). * Experiencia de 3 a más años trabajando en al menos 2 de los siguientes Proyectos en Cloud: * Analizando y procesando grandes volumenes de datos * Construyendo Pipelines de datos, ETL , ELT * Desplegando soluciones escalables en producción, de preferencia en entidades bancarias * Migración de procesos hacia plataformas Cloud * Optimización de procesos utilizando procesamiento distribuido

Fuentea:  indeed Ver publicación original
María García
Indeed · HR

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