Big Data Engineer

From the LIGHTHOUSE team, our center of excellence for Data & Analytics, Artificial Intelligence & Emerging Technologies, we help our clients find efficiency and high performance across all their IT functions, both internal and external, aligned with their business units and providers: seeking maximum efficiency in the operation of their services and adjusting their costs; as well as increasing their impact on the income statement and driving innovation.

Currently, we are in a growth process and are looking for profiles of Big Data Engineer to join the team

• Training in Computer Engineering, Telecommunications, or related fields.
• Having 3-4 years of experience.
• Knowledge in traditional BI, data modeling, Azure, ETL (DataFactory, Powercenter), visualization (Power BI, Qlik).
• Azure systems architecture.
• Experience in Spark, Databricks, languages such as Python, R, Java.
• Cloud architectures and microservices.
• Management of events, SQL/NoSQL databases.
• Metodologías Agile.
• Recommended: Microservices, Docker, Kubernetes, SQL/NoSQL, Agile methodologies.

Desde el equipo de LIGHTHOUSE, nuestro centro de excelencia de Data & Analytics, Inteligencia Artificial & Tecnologías Emergentes, ayudamos a nuestros clientes a encontrar la eficiencia y el alto rendimiento en todas sus funciones TIC, tanto internas como externas hacia sus unidades de negocio y proveedores: buscando la máxima eficiencia en la operación de sus servicios y ajustando sus costes; así como incrementando su trascendencia en la cuenta de resultados y facilitando la innovación.

Actualmente, nos encontramos en proceso de crecimiento y estamos buscando perfiles de Big Data Engineer para incorporarse al equipo

• Formación en Ingenieria Informatica, Telecomunicaciones o carreras a fines.
• Contar con 3-4 años de experiencia.
• Conocimientos en BI tradicional, modelado de datos, Azure, ETL (DataFactory, Powercenter), visualización (Power BI, Qlik).
• Arquitectura de sistemas en Azure.
• Experiencia en Spark, Databricks, lenguajes como Python, R, Java.
• Arquitecturas cloud y microservicios.
• Gestión de eventos, bases de datos SQL/NoSQL.
• Metodologías Agile.
• Recomendable: Microservicios, Docker, Kubernetes, SQL/NoSQL, metodologías Agile.