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CONSULTOR DATA ENGINEER-ADVISORY
Las Condes
- Metropolitana de Santiago
Descripción de la oferta de empleo
Descripción del puesto En KPMG Chile nos encontramos en búsqueda de un Ingeniero de Datos talentoso y experimentado para unirse a nuestro equipo de profesionales.
El candidato será responsable de ofrecer soluciones centradas en datos que ayuden a recuperar, transmitir y transformar conjuntos de datos a gran escala en un lago de datos o un almacén de datos para realizar análisis posteriores.
Trabajará en estrecha colaboración con un científico de datos y un equipo multidisciplinario para cerrar la brecha entre las necesidades técnicas y los problemas comerciales de nuestros clientes.
Responsabilidades.
Desarrollar flujos, integraciones y canalizaciones de ingesta de datos.
Arquitectura y modelado de datos.
Gestión y priorización de requisitos.
Colaborar con DevOps e ingenieros de software para ejecutar proyectos.
Evaluar, capturar y traducir problemas comerciales complejos y requisitos de solución en un caso de uso de ingeniería de big data estructurado, incluido en la dinámica de la industria/dominio/cliente y el desarrollo de planes de flujo de trabajo efectivos.
Asegurar la entrega de los proyectos de los clientes en ingeniería de datos desde la obtención, el procesamiento, la transformación, la automatización y la configuración de los datos.
Crear y gestionar la ingesta, ingeniería, transformación y automatización de los datos de los clientes, configurar las visualizaciones de back-end.
Apoyar el desarrollo de ecosistemas de big data que habiliten capacidades analíticas en una variedad de plataformas de big data, incluyendo la nube, según las necesidades del cliente, y elaborar documentación robusta sobre soluciones, arquitectura, flujos de trabajo de automatización y procesos operativos.
Desarrollar e implementar soluciones utilizando Azure Machine Learning Service, Python, Prompt flow, MLflow, Azure AI Services y Azure DevOps.
Requisitos Requisitos Ingeniería en Civil en Informática, Civil Industrial, en Estadística, Ingeniería Informática, Ingeniería Matemática, o a fin.
Mínimo 1 año de experiencia Conocimientos en modelos predictivos y machine learning Conocimientos en SQL, Chispa, Spark, Apache Beam, Hadoop, DataFlow, BigQuery, Panda (No todos necesariamente) herramientas para data-science (R / Python, SPSS, SAS).
Herramientas de visualización de datos (Tableau, Qlikview, PowerBI) Experiencia manejando proyectos de Business Intelligence, Big Data, Analytics, Inteligencia Artificial, Advanced Analytics, Data Warehouse entre otros.
Fuertes habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos a nivel corporativo y para explicar conceptos comerciales a recursos técnicos.
Beneficios Se ofrece la oportunidad de estar en una de las principales compañías de Auditoría y Consultoría a nivel mundial Oportunidad de desarrollo de carrera sostenido Oportunidad de conocer y trabajar junto a profesionales destacados de distintas disciplinas Aprendizaje y capacitación destacados y constantes Beneficios y Convenios corporativos.
Excelente ambiente de trabajo Seguro colectivo complementario de salud ️ Oficinas de primera calidad con vista al parque araucano
El candidato será responsable de ofrecer soluciones centradas en datos que ayuden a recuperar, transmitir y transformar conjuntos de datos a gran escala en un lago de datos o un almacén de datos para realizar análisis posteriores.
Trabajará en estrecha colaboración con un científico de datos y un equipo multidisciplinario para cerrar la brecha entre las necesidades técnicas y los problemas comerciales de nuestros clientes.
Responsabilidades.
Desarrollar flujos, integraciones y canalizaciones de ingesta de datos.
Arquitectura y modelado de datos.
Gestión y priorización de requisitos.
Colaborar con DevOps e ingenieros de software para ejecutar proyectos.
Evaluar, capturar y traducir problemas comerciales complejos y requisitos de solución en un caso de uso de ingeniería de big data estructurado, incluido en la dinámica de la industria/dominio/cliente y el desarrollo de planes de flujo de trabajo efectivos.
Asegurar la entrega de los proyectos de los clientes en ingeniería de datos desde la obtención, el procesamiento, la transformación, la automatización y la configuración de los datos.
Crear y gestionar la ingesta, ingeniería, transformación y automatización de los datos de los clientes, configurar las visualizaciones de back-end.
Apoyar el desarrollo de ecosistemas de big data que habiliten capacidades analíticas en una variedad de plataformas de big data, incluyendo la nube, según las necesidades del cliente, y elaborar documentación robusta sobre soluciones, arquitectura, flujos de trabajo de automatización y procesos operativos.
Desarrollar e implementar soluciones utilizando Azure Machine Learning Service, Python, Prompt flow, MLflow, Azure AI Services y Azure DevOps.
Requisitos Requisitos Ingeniería en Civil en Informática, Civil Industrial, en Estadística, Ingeniería Informática, Ingeniería Matemática, o a fin.
Mínimo 1 año de experiencia Conocimientos en modelos predictivos y machine learning Conocimientos en SQL, Chispa, Spark, Apache Beam, Hadoop, DataFlow, BigQuery, Panda (No todos necesariamente) herramientas para data-science (R / Python, SPSS, SAS).
Herramientas de visualización de datos (Tableau, Qlikview, PowerBI) Experiencia manejando proyectos de Business Intelligence, Big Data, Analytics, Inteligencia Artificial, Advanced Analytics, Data Warehouse entre otros.
Fuertes habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos a nivel corporativo y para explicar conceptos comerciales a recursos técnicos.
Beneficios Se ofrece la oportunidad de estar en una de las principales compañías de Auditoría y Consultoría a nivel mundial Oportunidad de desarrollo de carrera sostenido Oportunidad de conocer y trabajar junto a profesionales destacados de distintas disciplinas Aprendizaje y capacitación destacados y constantes Beneficios y Convenios corporativos.
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Detalles de la oferta
Empresa
- Sin especificar
Tipo de Contrato
- Sin especificar
Fecha de publicación
- 28/11/2024
Fecha de expiración
- 26/02/2025
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