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GFT Technologies
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GFT Technologies es una empresa de tecnología y transformación digital que trabaja en los sectores de la consultoría, los seguros y la ciberseguridad. Su plataforma Cookiebot ayuda a las organizaciones a recopilar y gestionar el consentimiento de los usuarios, al tiempo que facilita el cumplimiento de normativas de privacidad como el RGPD y la CCPA. Las soluciones de la empresa están diseñadas para integrarse con entornos digitales existentes y son utilizadas por más de 600.000 clientes en todo el mundo para gestionar datos personales con mayor transparencia y control.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de datos en AWS

Ingeniero sénior de datos en AWS que moderniza la plataforma Lakehouse de GFT Technologies. Desarrolla pipelines con Python y PySpark y contribuye a la gobernanza de datos, la analítica y la IA.

BRBrasilRemotoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: portuguésIngeniero de la nube
ApacheAWSDynamoDBETLHadoopMongoDBNoSQLNubePySparkPythonSparkSQLTerraform

Descripción

  • Recopilar, organizar y procesar grandes conjuntos de datos con herramientas ETL.
  • Convertir los objetivos empresariales de los clientes en estrategias de gestión de la información e inteligencia empresarial.
  • Crear y mantener pipelines de datos con acceso seguro a la información.
  • Crear métricas y paneles a partir de los datos recopilados, manteniendo su calidad e integridad.
  • Contribuir a la modernización de la plataforma de datos mediante una arquitectura Lakehouse, la gobernanza, la calidad y la preparación para la analítica y la IA.
  • Diseñar modelos dimensionales para equipos de negocio, paneles e informes.
  • Contribuir a todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta y el procesamiento hasta el almacenamiento, la transformación, el consumo y la gobernanza.
  • Desarrollar y optimizar pipelines con Python, PySpark y servicios de AWS.
  • Trabajar con Apache Iceberg en la gestión de tablas analíticas, el control de versiones, la evolución de esquemas, la partición y la optimización del rendimiento.
  • Usar motores como Athena, Trino, Presto o Spark SQL para consultar grandes conjuntos de datos en formatos columnares, como Parquet y ORC.
  • Implementar pruebas unitarias y de rendimiento, prácticas de seguridad, controles de acceso y supervisión en la nube.
  • Mejorar la calidad, la trazabilidad, la integridad y la eficiencia de los procesos de datos.

Requisitos

  • Experiencia en la recopilación, transformación y carga de datos con herramientas ETL.
  • Experiencia con Python y PySpark.
  • Experiencia con servicios de AWS como Glue, EMR, Athena, SNS, Lambda, Step Functions, S3, Lake Formation, IAM y CloudWatch.
  • Conocimientos de bases de datos NoSQL como MongoDB y DynamoDB, y de tecnologías Hadoop relacionadas.
  • Experiencia con arquitectura Lakehouse y Apache Iceberg, incluida la gestión de tablas analíticas, el control de versiones, la evolución de esquemas, la partición y la optimización del rendimiento.
  • Experiencia con motores de consulta a gran escala como Athena, Trino, Presto o Spark SQL.
  • Conocimientos de formatos de datos columnares como Parquet y ORC.
  • Experiencia en modelado dimensional, incluidos hechos, dimensiones, granularidad, claves, jerarquías, métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI).
  • Experiencia en el procesamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
  • Conocimientos de pruebas unitarias y de rendimiento.
  • Experiencia en la aplicación de prácticas de seguridad, controles de acceso y supervisión en entornos de nube.
  • Se valoran las certificaciones AWS Cloud Practitioner y AWS Data Engineer.
  • Se valora la experiencia en calidad y observabilidad de datos.
  • Se valoran los conocimientos de herramientas de infraestructura como código, como Terraform, y de supervisión, como CloudWatch.
  • Se valoran los conocimientos de Data Mesh.
  • Se valoran los conocimientos sobre la aplicación de inteligencia artificial a los datos.
  • Capacidad para resolver problemas.
  • Capacidad para trabajar de forma independiente y gestionar el tiempo eficazmente.

Beneficios

  • Tarjeta de beneficios múltiples con flexibilidad para elegir cómo y dónde utilizarla.
  • Becas para estudios de grado y posgrado, programas MBA y cursos de idiomas.
  • Programas de apoyo a certificaciones profesionales.
  • Horario de trabajo flexible.
  • Remuneración competitiva.
  • Revisiones anuales del desempeño y un plan estructurado de desarrollo profesional.
  • Oportunidades profesionales internacionales.
  • Acceso a Wellhub y TotalPass.
  • Plan de pensiones privado.
  • Ayuda para el cuidado infantil.
  • Seguro médico.
  • Seguro dental.
  • Seguro de vida.

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