Ingeniero Big Data

Location: Ciudad de México, CDMX, Mexico

Work Location: hybrid

• Experiencia sólida en Python, PySpark, PySpark SQL y SQL.
• Conocimiento y experiencia en procesos ETL y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Experiencia trabajando con entornos Cloudera.
• Manejo de herramientas de control de versiones como GitHub.
• Capacidad para desarrollar, mantener y optimizar pipelines de procesamiento de datos.
• Experiencia generando y manteniendo documentación técnica de desarrollos, procesos y soluciones implementadas.
• Conocimiento de buenas prácticas de desarrollo, calidad de código y estándares de programación.
• Capacidad para identificar problemas, analizar causas raíz y proponer soluciones eficientes.
• Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios en entornos ágiles.
• Habilidad para desarrollar soluciones robustas, escalables y mantenibles.

• Experiencia con herramientas como Artifactory, RLM y Jenkins.
• Inglés intermedio para lectura y comprensión de documentación técnica.
• Experiencia en optimización de código orientada a desempeño y eficiencia.
• Conocimientos en monitoreo, análisis y mejora de procesos ETL.
• Familiaridad con prácticas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD).
• Experiencia en ecosistemas Big Data y arquitecturas distribuidas.
• Conocimiento de marcos y librerías relacionadas con Machine Learning.
• Experiencia en proyectos de modernización y mejora de plataformas de datos.

• Diseñar, desarrollar y mantener procesos de integración y transformación de datos utilizando Python, PySpark y SQL.
• Construir y optimizar pipelines de datos para garantizar eficiencia, escalabilidad y calidad de la información.
• Participar en el desarrollo y mejora continua de soluciones de Machine Learning y procesamiento de datos.
• Implementar buenas prácticas de desarrollo, asegurando la calidad y mantenibilidad del código.
• Analizar y optimizar el desempeño de procesos ETL y aplicaciones de procesamiento de datos.
• Colaborar con equipos de negocio, datos y tecnología para traducir requerimientos en soluciones técnicas.
• Gestionar versiones de código fuente y participar en procesos de integración y despliegue utilizando herramientas de DevOps.
• Elaborar y mantener documentación técnica de procesos, componentes y desarrollos.
• Identificar oportunidades de automatización, innovación y mejora continua.
• Participar activamente en revisiones técnicas y propuestas de optimización de arquitectura y procesos.