Azure Data Engineer - Híbrido en Capital Empresarial Horizonte

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Azure Data Engineer

Para laborar a elegir en CDMX o GDL o QRO o MTY

Esquema Híbrido: 3 días en casa, 2 presenciales

Perfil

• Escolaridad:    Ingeniería en Sistemas, Informática o afín.
• Experiencia:    Mínima de 4 años.
• Inglés:    intermedio conversacional    INDISPENSABLE

Requisitos:

• Conocimientos en Azure:    Experiencia sólida en Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Data Explorer (ADE), Azure Synapse, y Azure Databricks.
• Habilidades Técnicas:    Dominio de SQL, Python y PySpark/Spark.
• Orientación a Resultados:    Capacidad para trabajar de manera autónoma y en equipo, enfocándose en la entrega de soluciones efectivas.
• Mentalidad Ágil:    Experiencia en metodologías ágiles y capacidad para adaptarse a un entorno dinámico.

Responsabilidades:

• Modernización de Soluciones:    Entregar la modernización de soluciones de datos empresariales utilizando tecnologías de datos en la nube de Azure.
• Diseño y Construcción:    Crear y construir tuberías y flujos de datos modernos utilizando Azure Data Factory (ADF) y Azure Databricks.
• Entendimiento de Datos:    Profundizar en la comprensión de los datos y construir productos de datos mediante el análisis de requerimientos y la consolidación de datos de diversas fuentes.
• Mantenimiento de Data Warehouses:    Desarrollar y mantener esquemas, arquitecturas y bases de datos (relacionales y no relacionales) para acceso a datos y analítica avanzada.
• Visualización de Datos:    Exponer datos a usuarios finales utilizando Power BI, Azure API Apps o cualquier otra plataforma de visualización moderna.
• Innovación Arquitectónica:    Identificar oportunidades para nuevas iniciativas arquitectónicas y hacer recomendaciones para aumentar la escalabilidad y robustez de plataformas y soluciones.
• Colaboración Ágil:    Participar en sprints y ceremonias ágiles, apoyando la iteración y desarrollo rápidos.
• Desarrollo y Pruebas:    Desarrollar, mantener y probar tuberías de datos y marcos de aplicación para la generación de datos.