Big Data

Diseño, desarrollo y despliegue de soluciones Big Data utilizando tecnologías de mercado en entornos relacionados con el espacio Hadoop, ya sean con enfoque más tradicional (Cloudera, Hortonworks u Oracle BDA) o con enfoque más Cloud (Azure, AWS) Analizar las últimas tecnologías de analítica con Big Data y sus aplicaciones innovadoras Desarrollo de plataformas Big Data y Data Science (Jupyter, RStudio, Kubeflow) altamente escalables, resilientes y polivalentes que permitan la recogida, almacenamiento, transformación, modelado y análisis de grandes conjuntos de datos de múltiples canales considerando una metodología DataOps.

Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicación u otra salida academia que te haya dotado de capacidad de desarrollo y pensamiento crítico en este ambiente. Se valora de forma muy positiva tener formación a través de un Master u otras alternativas que aumenten tus skills, por ejemplo, un Máster en Big Data y Analytics o un Master de Inteligencia Artificial Pasión por la programación, por la adquisición de nuevas tecnologías Conocimiento y experiencia programando con estos lenguajes: Java, Scala, Python, SQL, Shell Script Plataformas de Integración: Confluence, Kafka, Azure Event Hub, AWS Kinesis Plataformas de Procesado distribuido: DataBricks, AWS EMR, GCP Data Flow / Proc, Cloudera Private Cloud, ElasticSearch Frameworks de procesado: Spark, Spark Streaming, PySpark

Modelo de trabajo Smart Work. Horario laboral flexible y facilidad para la conciliación laboral familiar. Valoraciones estrictamente meritocráticas y en base a las 6 dimensiones de crecimiento profesional que establece SDG para cada categoría profesional (Práctica, Operaciones, Equipo, Cliente, Negocio e Influencia). Make your own SDG: consensua tus objetivos con tus managers y adapta tu plan de carrera a tus aspiraciones de crecimiento de acuerdo con tu contexto personal en cada momento. Ser parte de una cultura colaborativa dinámica donde de forma apasionada convergen el conocimiento en diferentes industrias, el buen management y la tecnología. Estarás rodeado de un equipo de práctica con grandes especialistas y referentes profesionales, y también de otras áreas y equipos de SDG. Pensando siempre en el next-step de la innovación en Data & Analytics. Oferta económica acorde a la experiencia y conocimientos que nos demuestres. Retribución flexible y beneficios sociales como Ticket Restaurant, seguro médico privado para ti y tu familia e interesantes descuentos tecnológicos. Ecosistemas tecnológicos variados y de gran envergadura. Importantes iniciativas de transformación en la mayoría de proyectos. Proyectos liderados y gestionados por SDG en su mayoría: el outsourcing no es la base del negocio de SDG.

SDG Group es una firma de consultoría global focalizada exclusivamente en proyectos de Data & Analytics, en cualquier punto de su cadena de valor. Somos una compañía líder en el mercado español, con la mayor plantilla de profesionales dedicados al mundo del dato, y una presencia relevante en países como Estados Unidos, Reino Unido o Italia, entre otros. La posición abierta es para la incorporación a la Práctica de Data Technologies: departamento de SDG integrado por equipos de especialistas, que promueve la excelencia técnica en la compañía. Se trata de una práctica transversal que da servicio al resto de prácticas y equipos que conforman SDG, y participa en iniciativas y proyectos de relevancia estratégica. Data Technologies se segmenta en diferentes áreas de conocimiento: Innovation, Advisory & Solutioning, Data Management, Extreme Data, AI Engineering y Cloud Architecture, xOps & Emerging Tools. En concreto, el área de la posición a cubrir es Extreme Data. La actividad del área de Extreme Data abarca un abanico muy amplio de diciplinas dentro de la ingeniería de datos: fundación de Data Lakes, Lake House y Data Clouds, construcción de plataformas de Enterprise Searching e ingeniería alrededor de casos de uso Near Real Time mediante plataformas y soluciones de Event Streming Processing. En todas ellas principalmentese desarrollan etapas de ingesta, procesamiento, limpieza, gobierno, gestión del ciclo de vida de datos, etc siguiendo las best-practice de las últimas tendencias basadas en conceptos como Data Fabric driven by Metadata y Data Ops.