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¿Quieres formar parte del #TeamDamavis?
Si te apasiona la tecnología, eres una persona con ganas de evolucionar y de aprender cosas nuevas, y además quieres dar rienda suelta a tu creatividad desarrollando proyectos innovadores que cambien el mundo, nos encantará que te unas al #TeamDamavis.
Echa un vistazo a la descripción de los perfiles de Data Engineer y Data Scientist y envíanos tu currículum. Aunque no tengamos ofertas de empleo activas, siempre estamos abiertos a conocer nuevos talentos.
OFERTAS DE EMPLEO
Trabaja como Data Engineer
El equipo de ingeniería de datos se encarga de tratar, procesar y transformar los datos brutos para su posterior análisis y de desarrollar las soluciones necesarias que permitan gestionar grandes volúmenes de datos de forma efectiva.
Qué harás
Participarás en el desarrollo del Data Lake y Data Warehouse, así como en aplicaciones en tiempo real. Construirás pipelines y aplicaciones de gestión del dato y, además, automatizarás importaciones, exportaciones y transformaciones de datos con orquestadores con el objetivo de facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos.
Cuáles son los requisitos deseados
Si tienes formación universitaria en grados con un alto componente tecnológico (ingeniería informática, estadística, física…), resides en España, se te da bien la comunicación tanto con personas técnicas como de negocio y tienes conocimientos de arquitectura de software, lenguajes de programación (Java, Scala, Python), control de versiones y orquestación de procesos, nos encantará conocerte.
Trabaja como Data Scientist
El equipo de ingeniería de datos se encarga de desarrollar soluciones basadas en modelos estadísticos y de aprendizaje automático para convertir grandes conjuntos de datos en información útil para su análisis en entornos empresariales.
Qué harás
Entrenar modelos estadísticos para resolver problemas de inferencia, clusterización, predicción y causalidad, entre otros, y diseñar experimentos de test A/B para evaluar la efectividad de las implementaciones. Además de generar dashboards que reflejen las soluciones estadísticas implementadas para facilitar la toma de decisiones.
Cuáles son los requisitos deseados
Si has cursado estudios superiores en grados con un alto componente tecnológico, resides en España, tienes experiencia en ciencia de datos y el ecosistema Hadoop y además tienes conocimientos de estadística clásica, lenguajes de programación (Python y SQL), metodologías ágiles de desarrollo y control de versiones, estaremos encantados de conocerte.
Estudiantes y primer empleo
Comienza tu carrera en Damavis
¿Estás cerca de terminar tus estudios o los acabas de finalizar y estás buscando tu primera experiencia laboral? Si cuentas con formación técnica, ganas de poner en práctica lo que has aprendido y estás orientado al trabajo en equipo y a la calidad, nos encantará que inicies tu carrera con nosotros.
Envía tu cvQué otras habilidades valoramos positivamente
- Devoción por el software libre
- Experiencia con metodologías agile
- Tener un perfil en GitHub demostrando tus habilidades
- Conocimientos de herramientas de CI / CD
- Experiencia con tecnologías punteras como HDFS, Spark, Kafka, Airflow o MongoDB, entre otras
- Conocimiento de herramientas de entorno Cloud como Amazon AWS, Google Cloud Platform o Azure
- Buenas prácticas de programación (SOLID y Clean Code)
- Uso de IDEs como Pycharm
Beneficios de trabajar en Damavis
Queremos que seas parte de los proyectos, que aportes tu punto de vista y tus conocimientos para que así podamos mejorar todos juntos. En Damavis, trabajarás siempre con el apoyo de un equipo de Seniors y, además, ofrecemos trabajo 100% remoto y contamos con un plan de formación adaptado para cada nuevo miembro del equipo.
Visita la página Trabaja con nosotros para conocer más sobre nuestra cultura de empresa y los beneficios de trabajar en Damavis.
Igualdad de oportunidades en los procesos de contratación
En Damavis, estamos comprometidos con el empleo de calidad. Todas las decisiones tomadas en los procesos de selección de personal se llevan a cabo sin tener en cuenta la edad, raza, color, religión, procedencia, sexo, orientación sexual, identidad de género o cualquier otra circunstancia personal de los candidatos.
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