No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.
Somos tech, somos exigentes y sí, vamos rápido. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.
Objetivo
Responsable del diseño, desarrollo y optimización de pipelines de datos distribuidos y arquitecturas de Big Data dentro del Data Lake del banco. su objetivo principal será habilitar el procesamiento de datos a gran escala —tanto en lotes (
Batch
) como en tiempo real (
Streaming
)— garantizando la disponibilidad de la información para los equipos de Ciencia de Datos, Analítica Avanzada y modelos de prevención de fraudes o riesgo crediticio.
Responsabilidades Clave
Desarrollo de Pipelines Distribuidos:
Diseñar e implementar procesos de transformación de datos eficientes utilizando
Apache Spark
(Core, SQL, DataFrames) empleando Scala, Python (PySpark) o Java.
Procesamiento en Tiempo Real:
Desarrollar, mantener y monitorear arquitecturas de streaming basadas en eventos utilizando
Apache Kafka
para la ingesta y consumo inmediato de datos transaccionales o notificaciones de la app bancaria.
Orquestación de Flujos:
Construir, calendarizar y monitorear flujos de trabajo (
DAGs
) complejos mediante
Apache Airflow
, asegurando que las dependencias entre procesos de datos se ejecuten sin errores.
Estructuración en el Data Lake:
Diseñar y consultar estructuras de datos optimizadas en el Data Lake utilizando
Apache Hive, Apache Impala
o formatos modernos como
Apache Iceberg
, definiendo estrategias correctas de particionamiento para reducir costos y tiempos de consulta.
Optimización de Rendimiento (Tuning):
Monitorear la ejecución de jobs en entornos distribuidos, ajustar la asignación de memoria/recursos en
Apache Hadoop YARN
(o Kubernetes) y reescribir código para eliminar cuellos de botella (como la fragmentación de archivos pequeños).
Calidad y Seguridad:
Aplicar reglas de calidad de datos y políticas de enmascaramiento/seguridad perimetral (ej. con Apache Ranger/Atlas) para proteger la información confidencial de los clientes del banco.
Requisitos y Perfil Técnico
Educación:
Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Informática o carrera afín.
Experiencia:
Mínimo 3 años de experiencia comprobable desarrollando soluciones sobre el ecosistema Hadoop/Big Data de Apache en sectores de alta transaccionalidad (Banca, Telecomunicaciones o E-commerce).
Hard Skills Esenciales:
Experiencia fuerte con
Apache Spark
(idealmente con PySpark o Scala).
Manejo sólido de
Apache Kafka
(conceptos de tópicos, particiones, productores y consumidores).
Experiencia en la creación de pipelines y orquestación con
Apache Airflow
.
Dominio de
SQL avanzado
enfocado a motores distribuidos (Hive / Impala / Spark SQL).
Experiencia intermedia en sistemas operativos Linux/Unix y desarrollo de scripts en Python o Shell.
Hard Skills Deseables (Plus):
Experiencia integrando tecnologías Apache con nubes públicas (AWS EMR, Azure HDInsight / Databricks o GCP Dataproc)
Conocimiento en arquitectura data analytics, datalake, lakehouse.
¿Qué tenemos para ti?
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