En crh talento en it, estamos en búsqueda de
software enginner | data engineer
para laborar de forma
híbrida
ubicación: naucalpan, estado de méxico. (se asiste 3 veces a la semana en sitio)
beneficios:
contrato directo con cliente 100% nómina
prestaciones de ley, sgmm
beneficios médicos
caja de ahorro
programas de guarderías
entre otros más...
requisitos:
indispensable: licenciatura en informática, ingeniería o un campo técnico relacionado (o experiencia práctica equivalente), concluida (contar con el 100% de créditos o título y cédula)
- 2-3 años de experiencia profesional demostrando capacidades tanto en ingeniería de software como en ingeniería de datos.
- es esencial experiencia en python con marcos web (p. ej., fastapi, flask) para el desarrollo de api/backend y bibliotecas para la manipulación de datos (p. ej., pandas).
- familiaridad con javascript y/o typescript,, react o vue.
- familiaridad con prácticas tanto con sql como con nosql.
- acercamiento a la construcción y consumo apis restful. Comprensión de los principios de diseño de api y las mejores prácticas.
- acercamiento con plataformas en la nube, particularmente gcp. La familiaridad con una mezcla de servicios de gcp es ideal (por ejemplo, bigquery, dataflow, cloud storage, cloud run, pub/sub). Un plus: aws/azure.
- uso de git y flujos de trabajo de control de versiones.
- acercamiento con fundamentos de desarrollo de software: pruebas automatizadas (unidad, integración), conceptos de ci/cd, depuración.
- familiaridad con conceptos de almacenamiento de datos, patrones etl/elt y modelado básico de datos.
¿qué harás?
desarrollo de plataforma de datos
diseño y mantenimiento de pipelines etl/elt utilizando python y herramientas de gcp como dataflow, bigquery y cloud composer / airflow.
gestión eficiente de almacenamiento en bases de datos sql, nosql, almacenamiento en la nube y data lakes/warehouses sobre gcp.
desarrollo de servicios backend y apis
implementación de apis restful y microservicios escalables con python (fastapi, flask) o go, siguiendo principios sólidos de arquitectura de software.
aplicación de prácticas de ingeniería como pruebas automatizadas, documentación técnica y flujos de ci/cd.
contribuciones al desarrollo de software
participación activa en el ciclo completo de desarrollo: desde el diseño hasta el despliegue.
desarrollo de herramientas internas, integraciones entre sistemas y componentes para aplicaciones full-stack y nativas en la nube.
calidad y gobernanza de datos
implementación de mecanismos de monitoreo, validación y alertas para asegurar la integridad y fiabilidad de los datos.
apoyo en el modelado de datos y en prácticas de gobernanza de datos empresariales.
colaboración interfuncional
trabajo conjunto con ingenieros de software, analistas de datos, pms y stakeholders del negocio para traducir requerimientos en soluciones técnicas efectivas.