Homes 4 Rent
Homes 4 Rent
Homes 4 Rent es una agencia independiente de gestión de propiedades residenciales que presta servicios en el sureste de Queensland. La empresa trabaja exclusivamente con propiedades en alquiler, ofreciendo a los propietarios una gestión personalizada y proactiva, y a los inquilinos una comunicación clara y ágil. Su plataforma en línea proporciona tanto a propietarios como a inquilinos acceso permanente a información sobre las propiedades, documentos e informes financieros. El enfoque de Homes 4 Rent se basa en un servicio profesional, la integridad, la confianza y la transparencia práctica en todo el proceso de gestión del alquiler.

Ingeniero/a sénior de datos, presencial - Las Vegas

Desarrolla plataformas y canalizaciones de datos escalables para operaciones de alquiler de viviendas unifamiliares y construcción de viviendas. Apoya la inteligencia empresarial, la IA/ML, los productos de datos y la toma de decisiones basada en datos.

Descripción

  • Desarrollar y mantener canalizaciones en tiempo real y por lotes para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
  • Crear herramientas para ingerir, depurar y aprovisionar datos complejos propios y de terceros.
  • Desarrollar productos de datos avanzados y API inteligentes.
  • Probar, solucionar problemas, integrar funcionalidades y supervisar el rendimiento del sistema.
  • Liderar el análisis de datos y la arquitectura para inteligencia empresarial, IA/ML y productos de datos.
  • Diseñar e implementar la arquitectura de la plataforma de datos conforme a las necesidades analíticas.
  • Crear soluciones que favorezcan la escalabilidad, mantenibilidad, extensibilidad, flexibilidad e integridad.
  • Proporcionar orientación técnica y mentoría a los miembros del equipo.
  • Liderar el desarrollo entre pares y las revisiones de código, haciendo hincapié en el desarrollo basado en pruebas y CI/CD.
  • Colaborar con equipos empresariales y multifuncionales para convertir los requisitos en soluciones de datos escalables.
  • Mejorar los modelos de datos utilizados por las herramientas de inteligencia empresarial y la toma de decisiones basada en datos.
  • Poner modelos de aprendizaje automático en producción.

Requisitos

  • Se requiere una licenciatura en informática, sistemas de información, ciencia de datos, sistemas de información gerencial, matemáticas, física, ingeniería, estadística, economía o un campo relacionado.
  • Se prefiere una maestría relacionada.
  • Al menos ocho años de experiencia en ingeniería de datos con capacidades de desarrollo full stack.
  • Al menos diez años de experiencia en programación.
  • Al menos cinco años de experiencia con plataformas en la nube como Azure, AWS o Google Cloud.
  • Sólidos conocimientos de SQL.
  • La experiencia en aprendizaje automático y canalizaciones de ML es un plus.
  • Experiencia con integración en tiempo real, aplicaciones inteligentes y productos de datos.
  • Dominio de Python y experiencia con prácticas de CI/CD.
  • Sólida experiencia con plataformas de infraestructura como servicio.
  • Experiencia práctica con Databricks, Spark, Fabric o tecnologías comparables.
  • Experiencia trabajando con metodologías ágiles.
  • Experiencia práctica en el diseño y desarrollo de canalizaciones de datos y productos de datos.
  • Experiencia creando canalizaciones de ingesta, procesamiento y análisis para entornos de big data, NoSQL y almacenes de datos.
  • Experiencia práctica con servicios de migración y procesamiento de datos de Azure, incluidos ADLS, Azure Data Factory, Event Hub, IoT Hub, Azure Stream Analytics, Azure Analysis Service, HDInsight, Databricks Azure Data Catalog, Cosmos DB, ML Studio y AI/ML.
  • Amplia experiencia con tecnologías de big data como Apache Spark y plataformas de streaming como Kafka y EventHub.
  • Amplia experiencia diseñando aplicaciones de datos en entornos de nube.
  • Experiencia intermedia con API RESTful, sistemas de mensajería y AWS o Microsoft Azure.
  • Amplia experiencia en arquitectura y modelado de datos.
  • Dominio del análisis de datos y los marcos de calidad de datos.
  • Conocimientos de herramientas de inteligencia empresarial como Power BI y Tableau.
  • Disponibilidad para trabajar ocasionalmente por las tardes o los fines de semana.

Beneficios

  • Bono anual discrecional.
  • Seguro médico.
  • Seguro dental.
  • Seguro de la vista.
  • Cuentas de gastos flexibles.
  • Cuentas de ahorro para gastos médicos.
  • Cuentas de ahorro para dependientes.
  • Plan 401(k) con aportaciones de contrapartida de la empresa.
  • Plan de compra de acciones para empleados.
  • Programa de reembolso de matrícula.
  • Nueve días festivos pagados al año.
  • Tiempo libre remunerado acumulado a razón de 0,0577 horas por cada hora trabajada, hasta 120 horas anuales.

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