Data Lake Engineer

SDG Group
London
2 years ago
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AI & Machine learning Engineer

Data Scientist

Machine Learning Operations Lead

Lead Machine Learning Engineer

Data Scientist (Public sector)

Data Scientist (Public sector)

Requisitos mínimos:

Estar graduado en Ingeniería Informática o de Telecomunicaciones. Tener al menos 4 años de experiencia en un rol de Big Data Engineer, implementando y productivizando soluciones de captación, ingesta y transformación de datos con herramientas de procesamiento distribuido y/o procesamiento en streaming. Experiencia en arquitectura de datos (formato, estructura, particionado, modelado, capas y ciclo de vida) en ambientes Data Lake, Data Lakehouse, Kafka Topics & Partitioning, Schema Registry, etc. Además será importante que tengas experiencia en algunas de las siguientes herramientas: Lenguajes: Python, Java o Scala. Herramientas core del entorno de procesamiento en entornos Big Data, especialmente Apache Spark. Además es importante que tengas conocimientos sólidos de HDFS. Conocimiento de al menos una plataforma de datos con profundidad: Databricks, AWS EMR, AWS Glue, Elastic Search, GCP Dataflow & Dataproc, etc. Conocimiento en herramientas de orquestación como Apache Airflow, Azure Data Factory, Databricks workflows,... Conocimiento y experiencia en el uso de sistemas de control de versiones (VCS), esencialmente Git. Experiencia en la utilización de al menos una de las tres grandes nubes (AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform), especialmente en lo relativo a los servicios orientados a procesamiento y disposición de datos.

Requisitos valorables:

Nos gusta estar al día en nuevas tecnologías, así que necesitamos personas que quieran estar en continua evolución y que tengan ganas de aprender nuevas tecnologías y probar nuevas herramientas. Para nosotrxs el trabajo en equipo es primordial, por lo que buscamos personas que impulsen ese buen ambiente y las sinergias entre compañerxs y diferentes equipos de trabajo. Qué conozcas lenguajes que están tomando relevancia ahora en el mundo data como Rust o Elixir es algo que valoraremos muy positivamente también. Cómo trabajamos en un entorno global, será un plus que puedas comunicarte en inglés. Conocimiento sobre DataOps, Observabilidad, patrones de diseño low-code/no-code,...

Acerca del puesto:

SDG Group es una firma de consultoría global focalizada exclusivamente en soluciones de data & analytics, cubriendo con ello toda la cadena de valor del dato, y proporcionando planes de carrera tanto de consultoría como de especialización para todos aquellos que quieran progresar en el mundo del dato. Además, a través de nuestra cultura Smart Work tendrás la posibilidad de definir el modelo de trabajo que más se adapte a ti y a tus necesidades personales, al mismo tiempo que puedas colaborar en iniciativas de gran impacto para clientes punteros en sus respectivas industrias.

Como data engineer del área de Data Technologies, tu misión será formar parte de equipos multidisciplinares con el objetivo de ayudar a nuestros clientes a abordar iniciativas de datos en entornos de alta complejidad técnica. Tendrás la posibilidad de utilizar un amplio espectro de tecnologías innovadoras para la construcción de soluciones de gestión de datos bajo diversos paradigmas de procesamiento y modelado, aplicando para ello los principios adecuados en términos de desarrollo y arquitectura.

Asimismo, gracias a nuestro path de especialista tendrás la oportunidad de crecer como ingeniero y/o arquitecto Big Data, contando con herramientas y recursos para tu continuo aprendizaje y crecimiento profesional, al mismo tiempo que te involucras en diversos retos que permitan tanto a SDG Group como a nuestros clientes explotar al máximo el valor de sus datos.

Responsabilidades:

Darás tu opinión técnica sobre los procesos y arquitecturas que se desarrollen para nutrir las conversaciones técnicas que se llevan a cabo durante las fases de diseño de la misma, priorizando estrategias dirigidas por metadatos y fundamentadas en DataOps. Participarás en la toma de requerimientos necesarios para arquitecturas y pipelines de datos. También llevarás a cabo tareas de desarrollo con diferentes tecnologías, aunque principalmente usamos Spark (tanto para procesos en batch como streaming). Adicionalmente, y aunque nuestros desarrollos habitualmente no se basen en SQL, es importante que tengas la soltura suficiente para hacer exploración de datos. Somos bastante agnósticos a la tecnología y a la infraestructura en nuestros proyectos, así que es posible que tengas experiencia proyectos en AWS, Azure, GCP u on-premises, por lo que será importante que no te importe estar cambiando de entorno con frecuencia. A veces también nos toca crear u optimizar tiempos de respuesta en motores de búsqueda, así que cualquier experiencia en Solr o Elastic nos gustará. Además, en algunos momentos también necesitaremos hacer pruebas de concepto y pruebas con tecnologías nuevas en el mercado y servicios cloud nuevos o que creamos que puedan ser útiles para nuestros proyectos o clientes, por lo que también podrás colaborar en tareas de innovación.

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AI Jobs for Career Switchers in Their 30s, 40s & 50s (UK Reality Check)

Changing career into artificial intelligence in your 30s, 40s or 50s is no longer unusual in the UK. It is happening quietly every day across fintech, healthcare, retail, manufacturing, government & professional services. But it is also surrounded by hype, fear & misinformation. This article is a realistic, UK-specific guide for career switchers who want the truth about AI jobs: what roles genuinely exist, what skills employers actually hire for, how long retraining really takes & whether age is a barrier (spoiler: not in the way people think). If you are considering a move into AI but want facts rather than Silicon Valley fantasy, this is for you.

How to Write an AI Job Ad That Attracts the Right People

Artificial intelligence is now embedded across almost every sector of the UK economy. From fintech and healthcare to retail, defence and climate tech, organisations are competing for AI talent at an unprecedented pace. Yet despite the volume of AI job adverts online, many employers struggle to attract the right candidates. Roles are flooded with unsuitable applications, while highly capable AI professionals scroll past adverts that feel vague, inflated or disconnected from reality. In most cases, the issue isn’t a shortage of AI talent — it’s the quality of the job advert. Writing an effective AI job ad requires more care than traditional tech hiring. AI professionals are analytical, sceptical of hype and highly selective about where they apply. A poorly written advert doesn’t just fail to convert — it actively damages your credibility. This guide explains how to write an AI job ad that attracts the right people, filters out mismatches and positions your organisation as a serious employer in the AI space.

Maths for AI Jobs: The Only Topics You Actually Need (& How to Learn Them)

If you are a software engineer, data scientist or analyst looking to move into AI or you are a UK undergraduate or postgraduate in computer science, maths, engineering or a related subject applying for AI roles, the maths can feel like the biggest barrier. Job descriptions say “strong maths” or “solid fundamentals” but rarely spell out what that means day to day. The good news is you do not need a full maths degree worth of theory to start applying. For most UK roles like Machine Learning Engineer, AI Engineer, Data Scientist, Applied Scientist, NLP Engineer or Computer Vision Engineer, the maths you actually use again & again is concentrated in a handful of topics: Linear algebra essentials Probability & statistics for uncertainty & evaluation Calculus essentials for gradients & backprop Optimisation basics for training & tuning A small amount of discrete maths for practical reasoning This guide turns vague requirements into a clear checklist, a 6-week learning plan & portfolio projects that prove you can translate maths into working code.