0524SA-301LTM | Data Engineer
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Atención: Este rol requiere inglés avanzado!
Habilidades requeridas:Azure DataBricks
Azure Data Factory
Azure Data Lake
Pyspark
SQL
DAX
Tabular models
Synapse
Qué esperamos de vos:
Capacidad para comprender los requerimientos de negocio y de los usuarios para
diseñar modelos de datos que satisfagan sus necesidades.
Colaborar con equipos de desarrollo, analistas de datos y otros stakeholders para
comprender los requisitos del negocio y proporcionar soluciones de datos efectivas.
Investigar y adoptar nuevas tecnologías y prácticas de la industria para mejorar
continuamente las capacidades y eficiencia del entorno de datos en la nube de Azure.
Capacidad para identificar y abordar problemas técnicos y desafíos relacionados con el
manejo y procesamiento de datos en Azure de manera eficiente y creativa.
Disposición para adaptarse a los cambios y nuevas tecnologías en el entorno de la nube,
y estar dispuesto a aprender y actualizarse constantemente para mantenerse al día con
las últimas tendencias
Responsabilidades del rol:
QL/ Databricks: Desarrollo de scripts, automatización y manipulación
de datos.
ADL:Diseño y desarrollo de procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para la
transformación de datos provenientes de diferentes fuentes y su carga en sistemas de
almacenamiento y análisis.
Manejo de logs incluidos en los desarrollos el ETL para facilitar monitoreo
Metodología: Diseño y desarrollo de modelos de datos, incluyendo esquemas de bases
de datos, estructuras de tablas, relaciones y jerarquías, con el propósito de facilitar el
análisis y la consulta de datos.
Conocimiento amplio en generación, manutención y consistencia sobre integridad
referencial en estructuras de bases de datos.
Entendimiento en la implementación de medidas de seguridad, políticas de acceso y
gobernanza de datos para garantizar la protección y el cumplimiento de los datos
almacenados en Azure
Experiencia requerida:
Resolución de problemas y optimización de rendimiento para garantizar la eficiencia
de las soluciones de datos en Azure.
Técnicas de normalización y desnormalización para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo de datos.
Originally posted on Himalayas
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