Las ofertas de “Ernst & Young”

Caduca pronto Ernst & Young

Consultor/a Senior Big Data

  • Madrid (Área metropolitana de Madrid y Corredor del Henares)
  • Estudios/Estadísticas/Datos

Descripción de la oferta

El área de Consulting de EY ofrece a sus clientes diferentes soluciones de negocio que abarcan los aspectos más significativos de la gestión en la empresa, así como la mejora de su rendimiento, reforzando la eficacia y eficiencia de los procesos clave del negocio que se desarrollan a lo largo del ciclo de vida de toda empresa, analizando estos desde un punto de vista sectorial.

Funciones:

En la actualidad, buscamos incorporar en nuestro equipo de Consulting un Desarrollador/a con conocimientos y experiencia en Data y BIgdata aplicados a la industria de seguros, banca, retail:

Experiencia en ciclo de vida del datos (herramientas de aprovisionamiento, modelado, explotación, visualización, testing), tecnologias de Bigdata e Inteligencia Artificial y experiencia contrastada en proyectos de:

·  Implementación de plataformas de datos y Bigdata (Stratio sería idóneo)..
·  Desarrollo de workflows y flujos ETL distribuidos
·  Aplicación de mejores prácticas de IA (sería un extra si conociera la problemática del mercado asegurador).

Requisitos:

·  Ingeniería Informático, Matemáticas y otras Ingenierías.
·  Español e inglés
·  Experiencia entre 3 y 4 años en consultoría o compañía de seguros, desarrollando proyectos de datos demostrable
·  Conocimiento de tecnologías de Data, Analytics, Bigdata e IA. Stratio seria idóneo, pero no esencial.
·  Conocimiento sobre modelado de información en entornos informacionales, relacionales y/o no relacionales.
·  Conocimiento de herramientas de mercado en el ámbito anteriormente mencionado. Conocimiento de tecnologías (SQLServer, MySQL, SAS, SPSS) como bigdata (Cloudera, Databricks, AWS, Azure, DataRobot, H2O).
·  Experiencia con cliente, presentación de resultados
·  Definición e implementación de ELT / ETL.
·  Diseño de arquitectura, diagramas, flujogramas
·  Implementación de análisis de datos.
·  Git u otro sistema de control de versiones de código.
·  Shell scripting
·  Sql
·  Spark (batch, tiempo real y librerías MLlib para implementar algoritmos de machine learning)
·  Sqoop
·  Kafka
·  HIVE, Impala
·  Elasticsearch
·  Scikit-learn
·  Kmeans

Hacer que su futuro sea todo un éxito.
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