Big Data Engineer

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Empresa:

Pwc Argentina


Big Data Engineer

Detalles de la oferta

En PwC estamos en la búsqueda de estudiantes orientados a las Ciencias de la Computación / IT - Ingeniería Informática / Licenciado en Sistemas / Ingeniería en Computación / Tecnicatura en Programación con experiencia mínima de 4 años o más desarrollando tareas afines al diseño de soluciones analíticas sobre entornos de Big Data. Se valorará la experiencia aplicada sobre Cloudera como distribución de Big Data., como asi también, contar con Postgrado Big Data / Especialización en Big Data.
Participará en proyectos de Transformación Digital, supliendo necesidades de Data Collection, Data Integration y Data Management en caso que se requiera Gobierno de Datos.
Como Big Data Engineer será responsable de los trabajos de campo en el marco de proyectos de transformación, incluyendose las siguientes responsabilidades:
1. Responsable de diseñar y construir soluciones de negocio sobre entornos o distribuciones de Big Data.
2. Diseño de modelos de datos y pipelines de procesamiento que den soporte a las áreas de negocio y las áreas de explotación de información. Trabajo coordinado con Data Scientist para suplir las necesidades de información que los mismos requieran.
3. Analisis de factibilidad y estimación de requerimientos.
4. Contribuir al desarrollo de arquitecturas que se ajusten a los estándares globales de desarrollo esperados por el negocio.
5. Asegurar el ciclo de vida de los datos, diseñando un Pipeline de procesamiento sustentable para la dispobilización de la información.
6. Brindar una capa de gobierno de información en donde se destaquen secuencias de Adquisición, Limpieza, Transformación y Dispobilización de información.
Tareas a desarrollar:
1. Diseño de arquitectura de Big Data, identificando los componentes necesarios en función de los casos de uso (Deseable Cloudera como distribución de Big Data).
2. Implementación de distribuciones de Big Data, despliegue de componentes de forma distribuida, fine-tuning de clúster.
3. Creación de modelos de explotación en Hive (simil OLAP, como Kyling).
4. Desarrollo de consultas complejas o SQL (conocimiento en Impala-on-Kudu).
5. Experiencia en construcción y mantenimiento de ETLs (NiFi o StreamSets).
6. Modelado y Tuning de Base de Datos (Oracle; PostgreSQL; NoSQL)
7. Participación activa en despliegue de herramientas de Reporting.
Conocimientos Técnicos
1. Lenguaje de Consulta de Base de Datos: SQL & NoSQL.
2. Base de Datos: Oracle, MySQL.
3. Herramientas ETL: NiFi, StreamSets, Oracle Data Integrator.
4. Herramientas de Reporting: Qlik.
5. Lenguajes de Programación: Python (prefrentemente), Java, R.
6. Tecnologías de Big Data (preferentemente): Cloudera, Hortonworks, Hadoop
7. Componentes de Cloudera: Impala, Kudu, Navigator, Sentry, Search.
8. Componentes de Big Data (en general): Hive, Sqoop, Kafka, Flume, Accumulo, Hbase.
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Fuente: UnMejorEmpleo


Área:

  • Industria – Producción – Minería / Mantenimiento Industrial

Requisitos


Conocimientos:

  • Construcción
  • Distribución
  • Python
  • SQL
  • Arquitectura
  • Distribución

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