08 mar
Grupocredicorp
Puerto Colombia
CREDICORP – DATA ENGINEER La misión de Credicorp es transformar la sociedad ofreciendo los mejores servicios financieros para ayudar a nuestros clientes a cumplir sus objetivos. Como uno de los 10 principales grupos financieros de Latinoamérica, cubrimos todas las necesidades de nuestros clientes a través de:
- Banca Universal: Banco de Crédito del Perú y Banco de Crédito de Bolivia
- Banca de Inversión y Gestión de Patrimonios: Credicorp Capital y Atlantic Security Bank en Chile, Colombia, Perú, Panamá y EEUU.
- Microfinanzas: MiBanco en Perú y Colombia.
- Emprendimientos disruptivos: Yape, Krealo, IO, Tenpo, Tyba, otros.
- Seguros y Pensiones:
Pacífico y Prima AFP en Perú En Credicorp hemos iniciado un camino para convertirnos en la empresa más centrada en el cliente del país y la región.
Si te apasiona innovar en la industria financiera, cambiar paradigmas financieros, facilitar la vida de los clientes a través de soluciones tecnológicas y digitales y, sobre todo, ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus metas, este es el momento perfecto para unirte al mejor lugar para los mejores y empezar a generar impacto. El área se encarga de desarrollar capacidades de People Analytics proporcionando insights estratégicos que impacten en la toma de decisiones y la generación de valor. ¿Cómo saber que eres el indicado?
Egresado de Computación e Informática, Ingeniería de Sistemas o afines Experiencia de 5 a más años en implementación de soluciones con las tecnologías requeridas. Análisis y desarrollo de flujos de Ingesta y transformación de datos en Data lake o Lake House en plataformas On Premise y/o Cloud.
Análisis y Desarrollo utilizando procesamiento distribuido en Spark usando PySpark y Scala (Batch).
Optimización de los procesos a desarrollar o existentes con un enfoque de optimización de costos (tiempo de procesamiento y uso del clúster) con Spark. Análisis y schedulamiento de los procesos de acuerdo con los criterios definidos por los usuarios.
Despliegue soluciones en producción haciendo uso de herramientas de integración y despliegue continuo (DevSecOps). Desarrollo de soluciones transversales para la mejora continua del framework de desarrollo y despliegue de soluciones. Desarrollo de buenas prácticas, frameworks y estándares de desarrollo en Spark.
Consultoría y asesoría técnica en la estrategia de implementación de soluciones en plataformas distribuidas On Premise y/o Cloud. Funciones Plantear estrategias de implementación eficientes y eficaces de las soluciones de acuerdo con la arquitectura unificada de datos.
Dirigir el análisis de la causa raíz de problemas (RCA)
y brindar soluciones. Diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de datos de calidad, óptimos en costos (tiempo de procesamiento y uso del clúster), seguras y escalables (batch) de acuerdo con la arquitectura unificada de datos (On Premise / Cloud) y estrategias de implementación (To be y transitorias). Desarrollar soluciones utilizando las buenas prácticas, frameworks, componentes y herramientas estandarizadas.
Co-crear lineamientos, buenas prácticas, estándares de desarrollo y asesoría técnica de las soluciones. Demostrar liderazgo técnico y resolver temas complejos de ingeniería de datos, referidos a la programación y procesamiento de datos, en el Data lake On Premise o Lakehouse Cloud.
Realizar presentaciones sobre estado de avance del proyecto a nivel de jefaturas y a nivel gerencial.
Migración de procesos a Cloud Azure. Procesos ETL (Datafactory, Databricks, data flow).
Desarrollo sobre plataformas Spark (Databricks, hadoop, Azure, Stream Analytics). Generación de pipelines de datos. Implementar automatizaciones y componentes reutilizables que permitan estandarizar las prácticas de desarrollo y construcción de soluciones.
Definición de almacenamiento Cloud (Storage Account). Analizar y optimizar procesos en producción que presenten un deterioro en su rendimiento y uso inadecuado de los recursos computacionales con el fin de mantener la estabilidad de la plataforma, y de esta manera recoger las lecciones aprendidas y compartir buenas prácticas. Conocimientos requeridos Python (Pyspark) o Scala como APIs de Spark
- Avanzado (indispensable).
Experiencia en servicios de data
- Cloud Computing (Suscripcion, RG, IAM,
Service Principal, Servicios IaaS, PaaS, SaaS).
Databricks: Notebooks, Repos, Data Explorer. Cluster Management, Workflows (Jobs, DLTs), Unit Catalog. Manejo de Delta Lake (Schemas, Tables, Permissions, Versioning, Optimizing, Vacuuming, Cloning, Streaming Live). Data Factory
- Pipelines, Triggers, Activities, Linked Services, Datasets, DataFlow, Integration Runtime.
Big Data
- avanzado: Arquitecturas, proyectos y frameworks con BigData.
Data Lake, HDFS, Hadoop, Hive, Impala, Spark, Shell/Linux. Tipos de datos: JSON, Parquet, AVRO. Usa y propone buenas prácticas y estándares de desarrollo con Spark. Tuning y optimización de procesos con Spark. Shell scripting (deseable). Manejo de SQL / PLSQL
- Avanzado.
Conocimiento y experiencia en el ciclo de desarrollo y despliegue de modelos de ML
- Deseable.
¿Qué te ofrecemos? Pago de Bonos por Desempeño. Flex time. Plan de Salud para Colaboradores. Oportunidades de desarrollo. #J-18808-Ljbffr
Muestra tus habilidades a la empresa, rellenar el formulario y deja un toque personal en la carta, ayudará el reclutador en la elección del candidato.