ProfileLenguajes de programación: Python, (Java, Scala --> Opcionales)
Plataformas de procesamiento de datos: Spark, Kafka, Flink
Bases de datos: SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis),
Herramientas de ETL: Apache Airflow, Apache Iceberg
Servicios en la nube: AWS y/o Azure.
Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes. (Opcional)
5+ años diseñando y mejorando procesos de ingenieria de Datos y BigData
2-4 años trabajando con plataformas en la nube (AWS, Azure)
Ser líder es un plus (no es obligatorio)
Se podria considerar otras nubes si la persona es senior en temas de ingenieria de datos
Alcances: Lidera iniciativas para optimización de datos. Limitaciones: Depende de directrices del Arquitecto de Datos.