Team lider técnico - Ingeniero de datos : Integración de datosIBM Argentina Sociedad de Responsabilidad Limitada – Capital Federal
Introducción
En este puesto, trabajarás en uno de nuestros Centros de innovación para clientes de IBM Consulting (Centros de entrega), donde brindamos una profunda experiencia técnica y de la industria a una amplia gama de clientes del sector público y privado en todo el mundo. Nuestros centros de entrega ofrecen a nuestros clientes habilidades locales y experiencia técnica para impulsar la innovación y la adopción de nuevas tecnologías.
Una carrera en IBM Consulting se basa en relaciones a largo plazo y una estrecha colaboración con clientes de todo el mundo.
Trabajarás con visionarios de múltiples industrias para mejorar la nube híbrida y el recorrido de la IA para las empresas más innovadoras y valiosas del mundo. Tu capacidad para acelerar el impacto y generar cambios significativos para tus clientes está habilitada por nuestro ecosistema de socios estratégicos y nuestras sólidas plataformas tecnológicas en toda la cartera de IBM, incluidos Software y Red Hat.
La curiosidad y la búsqueda constante de conocimiento sirven como base para el éxito en IBM Consulting. En tu función, se te alentará a desafiar la norma, investigar ideas fuera de tu función y proponer soluciones creativas que generen un impacto innovador para una amplia red de clientes. Nuestra cultura de evolución y empatía se centra en oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional a largo plazo en un entorno que abraza sus habilidades y experiencia únicas.
Su función y responsabilidades
Como ingeniero de datos en IBM, aprovechará el poder de los datos para revelar historias cautivadoras y patrones intrincados. Contribuirá a la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos tanto por lotes como en tiempo real.
Al colaborar estrechamente con diversos equipos, desempeñará un papel importante a la hora de decidir los sistemas de gestión de datos más adecuados y de identificar los datos cruciales necesarios para un análisis profundo. Como ingeniero de datos, abordará los obstáculos relacionados con la integración de bases de datos y desenredará conjuntos de datos complejos y no estructurados.
En este puesto, sus responsabilidades pueden incluir:
Implementar y validar modelos predictivos, así como crear y mantener modelos estadísticos con un enfoque en big data, incorporando una variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.Diseñar e implementar varias aplicaciones de búsqueda empresarial, como Elasticsearch y Splunk, para los requisitos del cliente.Trabajar en un entorno ágil y colaborativo, en asociación con otros científicos, ingenieros, consultores y administradores de bases de datos de todos los orígenes y disciplinas para aportar rigor analítico y métodos estadísticos a los desafíos de predecir comportamientos.Crear equipos o escribir programas para limpiar e integrar datos de manera eficiente y reutilizable, desarrollar modelos predictivos o prescriptivos y evaluar los resultados del modelado.Experiencia profesional y técnica necesaria
Un líder de equipo técnico es responsable de una combinación de funciones técnicas, de gestión y de tutoría. Impulsa la planificación arquitectónica de alto nivel, participa en sesiones de diseño técnico y se asegura de que el equipo cumpla con las mejores prácticas. Empodera y asesora a los miembros del equipo, delega tareas y gestiona el equilibrio entre el trabajo de codificación personal y las necesidades del equipo. Además, se centra en las mejoras de procesos, proporciona comentarios constructivos y toma decisiones críticas para guiar al equipo. La comunicación eficaz, el aprendizaje continuo y la capacidad de equilibrar múltiples responsabilidades son rasgos clave de un líder de equipo técnico exitoso.
Gestión de acceso a datos: garantiza un acceso seguro y eficiente a los datos en varias plataformas, incluidas las bases de datos NoSQL y SQL, mediante la implementación de controles de acceso basados en roles (RBAC), cifrado y otras medidas de seguridad.Cumplimiento: mantente al tanto de los requisitos normativos como GDPR, PCI-DSS y asegúrate de que todas las prácticas de datos cumplan con estos estándares, incluido el enmascaramiento de datos, el cifrado y el mantenimiento de registros de auditoría.Seguridad: Proteja los datos financieros confidenciales de las infracciones y el acceso no autorizado mediante medidas de ciberseguridad sólidas, incluidos sistemas de detección de intrusiones, cortafuegos y protocolos seguros de transmisión de datos.Computación en la nube: Aproveche las tecnologías de la nube para mejorar la escalabilidad, la disponibilidad y la rentabilidad de los sistemas de datos, incluida la optimización del uso de los recursos de la nube y la implementación de planes de recuperación ante desastres.Gobernanza de datos: Establezca y mantenga marcos de gobernanza de datos para garantizar la calidad, la coherencia y la responsabilidad de los datos en toda la organización, incluidos la catalogación de datos, la gestión de metadatos y los programas de administración de datos.Optimización y rendimiento: Supervise y optimice continuamente el rendimiento de la base de datos para gestionar grandes volúmenes de transacciones de manera eficiente, lo que implica el ajuste de la base de datos, la indexación y la optimización de consultas.Alineación estratégica: Alinee la estrategia de datos con los objetivos de la organización para impulsar la excelencia operativa.Innovación y mejores prácticas: Manténgase actualizado con las tendencias de la industria.Experiencia profesional y técnica preferida
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