EY es una firma global de servicios profesionales que ofrece experiencia en auditoría, fiscalidad, consultoría y asesoramiento. Sus equipos ayudan a las organizaciones a abordar desafíos empresariales complejos, fortalecer la confianza en la información financiera y los mercados, y utilizar datos y tecnología para impulsar la transformación.
La firma presta servicios que incluyen asesoramiento en finanzas corporativas, estrategia de transacciones y consultoría tecnológica. EY trabaja con clientes de sectores como la atención sanitaria, los servicios jurídicos, el marketing, la energía, las finanzas y la administración pública, con la sostenibilidad y la innovación como elementos presentes en muchas de sus soluciones.
Especialista sénior en operaciones e ingeniería de datos – presencial en Noida
Puesto sénior de ingeniería de datos en EY centrado en plataformas de datos en la nube, canalizaciones escalables, migración, inteligencia empresarial y operaciones fiables en AWS y Azure.
Descripción
- Crear y mantener canalizaciones de datos escalables y marcos de integración
- Administrar y optimizar plataformas de datos en la nube, bases de datos, almacenes y conjuntos de datos analíticos
- Liderar iniciativas de migración, modernización y transformación de datos
- Colaborar con los equipos empresariales, de análisis y de informes para proporcionar activos de datos fiables
- Mantener la calidad, seguridad, rendimiento, disponibilidad y resiliencia operativa de los datos
- Facilitar programas de inteligencia empresarial, elaboración de informes y análisis de autoservicio
- Supervisar, solucionar problemas y mejorar las operaciones y los procesos de las plataformas de datos
Requisitos
- Experiencia práctica en SQL, Python o PySpark
- Experiencia en el diseño y desarrollo de canalizaciones ETL/ELT, flujos de datos y soluciones de integración
- Experiencia práctica con servicios de AWS como S3, Glue, Redshift, Lambda y Athena, o con servicios de Azure como ADF, Databricks, ADLS y Synapse
- Sólidos conocimientos de arquitecturas de almacenamiento de datos, lago de datos, lakehouse y modelado dimensional, incluidos los esquemas de estrella y copo de nieve
- Experiencia en la implementación y el soporte de plataformas de datos empresariales para informes, análisis e inteligencia empresarial
- Experiencia en migración y modernización de datos, incluidos traslados de entornos locales a la nube y transformación de plataformas heredadas
- Experiencia con Spark o Databricks para el procesamiento de datos a gran escala
- Conocimientos de marcos de procesamiento de datos por lotes y en tiempo real
- Experiencia con Airflow, ADF, Step Functions u otras herramientas comparables de orquestación de canalizaciones
- Sólidos conocimientos de calidad de datos, validación, optimización del rendimiento y soporte operativo
- Experiencia en el soporte de plataformas de BI como Power BI, Tableau o QuickSight
- Familiaridad con control de versiones, CI/CD y prácticas de entrega Agile
- Experiencia con Snowflake, Microsoft Fabric u otras plataformas de datos modernas comparables
- Conocimientos de herramientas de streaming como Kafka, Event Hub o Kinesis
- Conocimientos de captura de datos modificados, replicación y marcos de sincronización de datos
- Experiencia en la implementación de infraestructura como código con Terraform, CloudFormation o Bicep
- Comprensión de las prácticas de gobernanza de datos, gestión de metadatos, linaje y seguridad
- Certificación en la nube, como AWS Data Engineer, DP-203, DP-600 o una acreditación equivalente