TECHNOLOGY AND DATASCIENCE MANAGER Se requiere de la incorporación de un technology and datamanager con el objetivo de liderar el departamento.
REQUISITOS MÍNIMOS : Título universitario en informática o cualquier otra formación afín al puesto.
A) Desarrollo de proyectos : Conocimientos y experiencia demostrable en desarrollo de proyectos de bigdata y data science. Definiciones de procesos y casos de uso. Experiencia y conocimientos con Python y Go. Se necesita experiencia previa en análisis de datos con lenguajes como R, Matlab, Python. Manejo a nivel experto de librerías en Python: NumPy, SciPy, Scikit-learn, Pandas, ... B) Bases de datos : Conocimientos de bases de datos (SQL / NoSQL). Experiencia previa definiendo bases de datos según las necesidades de cada proyecto. El manejo de bases de datos de gran tamaño es muy valorable. Experiencia previa como arquitecto de bases de datos. C) Experto en sistemas basados en la nube : Principalmente conocimientos de AWS para el desarrollo de los proyectos actuales. D) Otros : Gran capacidad analítica. Gran conocimiento de sistemas informáticos de todo tipo para afrontar todos los proyectos actuales. Conocimiento y manejo de entornos Linux para el montaje de sistemas de backend para aplicaciones. Experiencia previa con motores de búsqueda Elasticsearch. Experiencia previa con herramientas como Kibana, Grafana o similares es muy valorable. Proactiva/o y dinámica/o con ganas de trabajar en equipo. Responsable y organizada. Que esté al día en las últimas tecnologías. Con gran capacidad de comunicación, tanto oral como escrita. Nivel de inglés medio. RESPONSABILIDADES : Mantenimiento y optimización de los sistemas actuales. Revisión de la arquitectura actual y elaboración de propuestas y diseños para su mejora. Creación de programas en Python para la obtención y procesamiento de los datos. Creación y mantenimiento de las herramientas de visualización. Validación de los datos de la base de datos y de los reportes creados. Crear y mantener la documentación de las herramientas desarrolladas. Gestión de las tareas propias y del equipo de data.
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