YASH Technologies
YASH Technologies
YASH Technologies es una empresa global de servicios tecnológicos y externalización que ayuda a las organizaciones a modernizar sus operaciones y mejorar su productividad. Su actividad abarca la transformación digital, la inteligencia artificial y la automatización, los servicios en la nube, la ciberseguridad, el IoT, la gestión de aplicaciones y la consultoría empresarial. La empresa también apoya iniciativas de implementación de SAP y transformación a la nube, y presta servicio a organizaciones de sectores como la consultoría, la atención sanitaria y la logística. Sus equipos desarrollan soluciones tecnológicas adaptadas a cada cliente, con énfasis en resultados empresariales prácticos y en el éxito del cliente.

Arquitecto técnico asociado, Databricks — Pune presencial

Diseña plataformas Lakehouse de AWS y Databricks para YASH Technologies, desarrollando canalizaciones de datos gobernadas y soluciones de GenAI con Python, PySpark y SQL.

Descripción

  • Crear y perfeccionar canalizaciones de datos escalables en AWS y Databricks
  • Desarrollar y administrar arquitecturas Lakehouse basadas en Delta Lake, Iceberg y Unity Catalog
  • Establecer prácticas de gobernanza que abarquen la calidad, el linaje, los metadatos y la seguridad de los datos
  • Crear flujos de trabajo ETL y ELT con Python, PySpark y SQL
  • Desarrollar capacidades de GenAI, como chatbots RAG y agentes de IA
  • Aplicar métodos de ingeniería de contexto y búsqueda semántica para mejorar el rendimiento de la IA
  • Colaborar con arquitectos, científicos de datos y partes interesadas del negocio en iniciativas de datos empresariales
  • Mantener la escalabilidad, el rendimiento, la fiabilidad y la eficiencia de costes de la plataforma

Requisitos

  • Al menos 10 años de experiencia profesional
  • Experiencia práctica con servicios de analítica de AWS, incluidos S3, Glue, Athena, Redshift, Lake Formation, Lambda, DataZone y DynamoDB
  • Experiencia práctica con tecnologías de Databricks, como Delta Lake, Iceberg, Unity Catalog, Delta Live Tables, MLflow, Mosaic AI, Vector Search, Genie Agent y Genie One
  • Dominio sólido de Python, PySpark y SQL
  • Conocimientos prácticos de ETL y ELT, modelado de datos, almacenes de datos, arquitectura Lakehouse y arquitectura Medallion
  • Conocimientos de calidad de datos, linaje, gestión de metadatos, catalogación, observabilidad y seguridad
  • Experiencia con AWS Bedrock, SageMaker, RAG, ingeniería de contexto, búsqueda semántica, agentes de IA y orquestación de LLM

Beneficios

  • Modalidades de trabajo flexibles
  • Modelos estructurados para el desarrollo de habilidades orientado a la carrera profesional
  • Oportunidades de aprendizaje, desaprendizaje y reaprendizaje continuos
  • Empleo estable
  • Cultura de equipo inclusiva
  • Entorno de trabajo colaborativo
  • Apoyo alineado con el logro de los objetivos empresariales
  • Ambiente laboral positivo y cultura corporativa ética

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