caducadaRef AIA-2021-02-002 – Oferta Data Engineer – INNO

Grupo AIA desarrolla software avanzado basado en técnicas de optimización, simulación y Machine Learning (clasificación, predicción, etc.), tanto sobre Big Data como sobre bases de datos estándar. Para ello aplica metodologías basadas en las ciencias básicas, fundamentalmente Matemáticas y Física. El objetivo permanente de Grupo AIA es la transformación de la información en conocimiento útil, que proporcione a nuestros clientes un riguroso apoyo a la toma de decisiones, basado en datos, en todos los niveles operativos y de gestión de su empresa.

En Grupo AIA estamos buscando un Data Engineer que quiera desarrollar su carrera profesional en una compañía en crecimiento dedicada a la resolución de problemas complejos en el mundo de la industria y del mundo empresarial mediante el desarrollo de tecnologías avanzadas. Te ofrecemos trabajar en primera línea en proyectos de innovación realmente punteros, para algunas de las empresas más grandes del país. Nuestros principales sectores son banca, energía, retail y biotech; también participamos en proyectos de I+D avanzados, como por ejemplo en tecnologías cuánticas. Puedes ver algunos de nuestros proyectos pasados en nuestra página web, http://aia.es.

Qué se espera que de ti y cuáles serán tus entregables

Inicialmente trabajarás como arquitecto y desarrollador Big Data en la ejecución de los proyectos de la unidad de Innovación de AIA. Tu trabajo consistirá en:

• Definir las arquitecturas tecnológicas avanzadas (Big Data, Cloud, etc.) que tengan en cuenta el entorno de producción del cliente y aseguren buenas prestaciones, escalabilidad, y fácil inspección para mantenimiento y diagnóstico de bugs y fallos.
• Interactuar con el cliente final para comprender sus necesidades y su entorno tecnológico, para proponer la metodología adecuada y alinear las soluciones propuestas.
• En coordinación con el departamento de IT de AIA, y en los casos en que sea necesario, instalar y gestionar entornos Big Data internos que imiten la infraestructura del cliente, para desarrollo y pruebas.
• Dar soporte al equipo de Data Scientists en materia de optimización, prestaciones, estimaciones de escalabilidad, etc., del código por ellos desarrollado.
• Ser el responsable de la puesta en producción de las soluciones desarrolladas por los equipos de Data Scientists.
• Realizar sesiones de trabajo y presentaciones con clientes.
• Participar en la gestión de proyectos como segundo responsable.

Para ello contarás con el apoyo y conocimiento del equipo de innovación de AIA, que te acompañará en la realización de los proyectos y que espera, por tu parte:

• Capacidad de identificar carencias en los algoritmos/librerías y desarrollar soluciones específicas para resolverlos.
• Autonomía, proactividad, y capacidad de adaptación y trabajo en equipo.
• Pasión por conocer cómo funciona la tecnología IT desde la base: el hardware, las redes, y los sistemas operativos.

Requisitos mínimos

• Licenciatura/Grado en Informática, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Física, o áreas relacionadas.
• Al menos 3 años de experiencia demostrada con bases de datos SQL.
• Al menos 3 años de experiencia demostrada en programación y conocimiento avanzado de alguno de los siguientes: Python, R, o Java.
• Al menos 1 año de experiencia práctica en entornos Big Data (principalmente Hadoop y Spark) y usando alguna tecnología Big Data (como MapReduce, Hive, Impala, Sqoop, etc.)
• Experiencia en algún entorno cloud: AWS, GCP o Azure.
• Experiencia en el análisis y tunning de código con vistas a la mejora de prestaciones y escalabilidad; preferiblemente en entornos clúster.
• Experiencia trabajando directamente con clientes.
• Nivel avanzado de inglés.

Experiencia/habilidades deseables

Los ítems de la siguiente lista no son imprescindibles, pero te darán una idea de lo que valoraremos:

• Máster en Big Data, Sistemas IT, o Data Science.
• Conocimiento de soluciones NoSQL (MongoDB, Cassandra, HBase).
• Experiencia como arquitecto Big Data en entornos de producción.
• Conocimientos en Clustering y Distributed Computing.
• Conocimiento en las áreas de data mining, técnicas estadísticas y de modelización, Machine Learning y visualización de datos.
• Conocimiento de herramientas de procesado de lenguaje natural.
• Habilidades para comunicar ideas complejas.