Ness Digital Engineering
Ness Digital Engineering

Ness Digital Engineering es una empresa global de ingeniería digital y servicios tecnológicos que trabaja con grandes organizaciones para modernizar sus entornos tecnológicos, desarrollar plataformas nativas de la nube y crear productos de datos, inteligencia artificial y software. Fundada en 1999, la compañía aporta más de 25 años de experiencia en ingeniería a un modelo de prestación de servicios guiado por la consultoría y centrado en desarrollar y operar soluciones tecnológicas.

Su trabajo abarca la nube, los datos, la inteligencia artificial y la automatización de flujos de trabajo empresariales, con el respaldo de la plataforma de ingeniería ATONIS, impulsada por inteligencia artificial. Ness colabora con proveedores como AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Confluent y Salesforce, y presta servicios a organizaciones de los sectores de servicios financieros, manufactura y transporte, medios y entretenimiento, comercio minorista, capital privado y atención sanitaria.

Ingeniero sénior de datos – Ness Digital Engineering (híbrido, India)

Crea canalizaciones de datos escalables con Python y Spark en Ness Digital Engineering. Desarrolla soluciones de plataformas de datos con AWS, Databricks y Snowflake.

Descripción

  • Crea canalizaciones de datos escalables con Python y Spark/PySpark
  • Desarrolla, depura, prueba y optimiza soluciones de datos para producción
  • Utiliza Databricks, Snowflake y plataformas de datos modernas
  • Crea e implementa soluciones de datos en AWS
  • Sigue sólidas prácticas de ingeniería de software y programación

Requisitos

  • Aporta alrededor de cinco años de experiencia práctica en ingeniería de datos
  • Demuestra sólidas habilidades de programación y depuración, especialmente con Python
  • Cuenta con experiencia práctica con Spark o PySpark
  • Aporta experiencia con AWS y Databricks o Snowflake
  • Tiene experiencia en producción creando y manteniendo canalizaciones de datos
  • Se valora la experiencia en servicios financieros
  • Se valora la experiencia con Dagster u otra plataforma de orquestación de datos
  • Se valora la experiencia en ingeniería de datos nativa de la nube

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