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Cloud Data Engineer

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ID Oferta:

32441

Ubicación:

Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Buenos Aires 

Categoría:

Administrador de Base de Datos, Desarrollador Oracle PL/SQL, Desarrollador Python, Otros Sistemas/Tecnología
col-narrow-right   

Tipo de Puesto:

Full-time

Fecha:

22/02/2021
col-wide   

Descripción de la Oferta:

Buscamos Cloud Data Engineer para sumar a equipo de empresa que ofrece soluciones de analytics y de inteligencia artificial.

¡Contratación directa con la empresa cliente!

Actualmente el trabajo es 100% remoto.
Oficinas en Palermo. CABA

▶️ Queremos sumar al equipo a un Ingeniero de datos, con conocimiento técnico y experiencia comprobada (de al menos 2 años) en diseñar e implementar plataformas para manejo de grandes volúmenes de datos.

El perfil que buscamos es el de una persona con gran atención al detalle, curiosa y autodidacta, que tenga ganas de enfrentar desafíos diversos para ayudar a los clientes a mejorar su infraestructura de datos.

Requisitos:

● +2 años de experiencia en programación en Python enfocado en sistemas de backend y datos.
● +2 años de experiencia en el diseño y desarrollo de sistemas de procesamiento de datos.
● Experiencia en el uso y administración de servicios de datos de AWS (Glue, Athena, Redshift, EMR, etc.).
● Conocimiento sólido de bases de datos relacionales y SQL..
● 2+ años experiencia garantizando la calidad de información
● Certificación obtenida o próxima a obtenerse de AWS Cloud Architect (o certificaciones análogas en Google o Azure).

Experiencia Valorada:

● Conocimientos básicos de Machine Learning y Data Science.
● Experiencia utilizando herramientas de manejo de workflows Open Source como Apache NiFi y Apache Airflow.
● Experiencia produccionando sistemas de Machine Learning
 

Responsabilidades:
● Definir los procesos de ingesta, limpieza, transformación y validación de la información.
● Liderar el desarrollo de la infraestructura de datos para diferentes proyectos diseñando y construyendo sistemas de procesamiento de datos escalables, en un contexto crecimiento
● Diseñar e implementar procesos ETLs modernos que procesan datos de una amplia variedad de fuentes.
● Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de Data Science para diseñar y mantener sistemas que utilizan los datos de la empresa de manera escalable, así como para producción y optimizar los modelos.
● Garantizar la consistencia y calidad de los datos entre todos los sistemas.
● Evaluar los sistemas, encontrar los cuellos de botella y realizar un seguimiento de la calidad y consistencia de los datos proponiendo soluciones para mejorarlos.
 

✅ Contratación directa con la empresa cliente, bonos por cumplimiento de objetivos, plan de obra social de primera línea, salario acorde al perfil, flexibilidad horaria, amplias posibilidades de desarrollo profesional, tres semanas de vacaciones,muy buen clima laboral creativo y de alta expertise.

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Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina
Teléfono: 1562767829
Web: http://www.consultoracenit.com.ar

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● +2 años de experiencia en el diseño y desarrollo de sistemas de procesamiento de datos.
● Experiencia en el uso y administración de servicios de datos de AWS (Glue, Athena, Redshift, EMR, etc.).
● Conocimiento sólido de bases de datos relacionales y SQL..
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● Certificación obtenida o próxima a obtenerse de AWS Cloud Architect (o certificaciones análogas en Google o Azure).

Experiencia Valorada:

● Conocimientos básicos de Machine Learning y Data Science.
● Experiencia utilizando herramientas de manejo de workflows Open Source como Apache NiFi y Apache Airflow.
● Experiencia produccionando sistemas de Machine Learning
 

Responsabilidades:
● Definir los procesos de ingesta, limpieza, transformación y validación de la información.
● Liderar el desarrollo de la infraestructura de datos para diferentes proyectos diseñando y construyendo sistemas de procesamiento de datos escalables, en un contexto crecimiento
● Diseñar e implementar procesos ETLs modernos que procesan datos de una amplia variedad de fuentes.
● Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de Data Science para diseñar y mantener sistemas que utilizan los datos de la empresa de manera escalable, así como para producción y optimizar los modelos.
● Garantizar la consistencia y calidad de los datos entre todos los sistemas.
● Evaluar los sistemas, encontrar los cuellos de botella y realizar un seguimiento de la calidad y consistencia de los datos proponiendo soluciones para mejorarlos.
 

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