Se necesita Data engineerExperisCercado De Lima ,Lima
Para:
Experis
En Experis, líder global en soluciones de selección y gestión de proyectos para perfiles profesionales, nos encontramos en búsqueda de un talento para incorporarlo al equipo de trabajo de nuestro cliente del rubro Banca para cubrir la siguiente posición:
Data engineer
Requisitos:
- Profesional universitario de las carreras de Ingeniería de sistemas, Estadística, Ing. Informática o afines.
- Mínimo 2 años de experiencia y conocimiento detallado de los componentes de big data (e.g., HDFS, Yarn, MapReduce, Sqoop, Spark streaming, Spark SQL). (Indispensable)
- Mínimo 2 años de experiencia en desarrollo de lenguajes de programación como Python, Scala o Java, además SQL (Impala, Drill, Hive, Presto), Spark y Linux. (Indispensable)
- Experiencia trabajando con distribuciones de Hadoop (Cloudera, Hortonworks). Indispensable
- Experiencia con plataformas de base de datos (e.g., Hadoop, Oracle, Teradata, Hive, MongoDB). (Indispensable)
- Conocimiento detallado de lenguajes de scripting en base de datos (e.g., SQL, PL-SQL, T-SQL, U-SQL, Hive, Pig).
- Conocimiento de troubleshooting de aplicaciones Java.
- Buen entendimiento de las fortalezas y debilidades de las plataformas (e.g., Sqoop vs Flume, MapReduce vs Spark, Teradata vs Cassandra).
- Experiencia en las opciones de performance tuning (e.g., sub-queries vs joins).
- Administración de sistemas Linux.
Funciones:
- Implementar y configurar las herramientas de Big Data de acuerdo a las mejores prácticas de la organización.
- Monitorear y optimizar el rendimiento de las estructuras de datos y los queries.
- Evaluar las herramientas y plataformas de integración, transformación y análisis de los datos.
- Desarrollar los queries, scripts y procedimientos para cargar, transformar y analizar los datos de acuerdo al caso de uso.
- Diseñar y desarrollar los procesos de ingesta de datos en la plataforma.
- Diseñar y desarrollar los procesos de transformación y calidad de datos.
- Determinar las herramientas adecuadas para lograr mayor efectividad en los procesos.
- Implementar estrategias para generar código de calidad y buen rendimiento.
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