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Ingeniero / a de Datos

Ingeniero / a de Datos

CLIMATE CO2 TechnologiesMadrid, Comunidad de Madrid, España
Hace 11 días
Descripción del trabajo

Especializado en Planificación Logística y Optimización de Rutas con experiencia en el diseño, desarrollo y optimización de plataformas inteligentes para la planificación logística y el grupaje en rutas de largo recorrido. Especialista en la integración y análisis de datos en tiempo real, incluyendo la API de MSN Weather, para optimizar rutas, reducir costos operativos y mejorar la eficiencia en el transporte. Capaz de construir pipelines de datos robustos, implementar modelos de machine learning y garantizar la calidad y disponibilidad de los datos en entornos de alta demanda.

Funciones

  • Diseñar e implementar pipelines de datos para la recolección, procesamiento y almacenamiento de datos logísticos y meteorológicos.
  • Integrar la API de MSN Weather para incorporar variables climáticas (precipitaciones, temperatura, viento) en los algoritmos de optimización de rutas.
  • Desarrollar algoritmos de optimización para el grupaje en rutas de largo recorrido, maximizando la eficiencia de carga y minimizando los tiempos de entrega.
  • Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias que mejoren la planificación logística.
  • Colaborar con equipos de desarrollo de software y operaciones logísticas para implementar soluciones escalables.
  • Garantizar la calidad, seguridad y disponibilidad de los datos mediante procesos de limpieza, validación y monitoreo.
  • Crear visualizaciones y reportes para stakeholders, proporcionando insights accionables basados en datos.
  • Mantener y optimizar bases de datos y sistemas en la nube para soportar operaciones en tiempo real.

Habilidades

  • Técnicas : Dominio en el procesamiento de big data, modelado de datos, y optimización de algoritmos para logística. Experiencia en la integración de APIs externas (como MSN Weather) y manejo de datos en tiempo real.
  • Analíticas : Capacidad para analizar y cruzar datos complejos, identificando correlaciones entre variables climáticas y logísticas para mejorar la toma de decisiones.
  • Resolución de problemas : Enfoque proactivo para abordar desafíos técnicos y logísticos, proponiendo soluciones innovadoras.
  • Comunicación : Habilidad para traducir requerimientos técnicos en soluciones comprensibles para equipos no técnicos.
  • Trabajo en equipo : Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios, incluyendo ingenieros de software, científicos de datos y gerentes logísticos.

    • Tecnológicas

  • Lenguajes de Programación : Python, SQL, R (opcional).
  • Herramientas de Big Data : Apache Spark, Hadoop, Kafka.
  • Bases de Datos : PostgreSQL, MongoDB, Snowflake, o similares.
  • Cloud : AWS (S3, Redshift, Lambda), Azure, Google Cloud Platform.
  • APIs : Experiencia con MSN Weather API, REST APIs, y otras APIs de datos en tiempo real.
  • Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow, o PyTorch para modelado predictivo.
  • Visualización de Datos : Power BI, Tableau, o Looker.
  • Control de Versiones : Git.
  • Otros : Conocimiento en herramientas de orquestación como Airflow y contenedores (Docker, Kubernetes).

    • Formación

  • Grado en Ingeniería Informática, Ciencias de Datos, Ingeniería Industrial, Matemáticas, o campo relacionado.
  • Preferiblemente, máster o certificación en Big Data, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, o Logística.
  • Certificaciones relevantes (opcional) : AWS Certified Big Data, Google Cloud Professional Data Engineer,
  • Microsoft Azure Data Engineer Associate.

    • Experiencia

  • Mínimo 3-5 años de experiencia como Ingeniero / a de Datos, preferiblemente en el sector logístico o de transporte.
  • Experiencia demostrada en la integración de APIs externas, como MSN Weather, para la optimización de procesos.
  • Proyectos previos en el desarrollo de pipelines de datos y algoritmos de optimización para rutas de largo recorrido.
  • Experiencia en entornos cloud y manejo de grandes volúmenes de datos en tiempo real.
  • Participación en proyectos de grupaje o planificación logística, con resultados medibles en reducción de costos o mejora de eficiencia.

    • #J-18808-Ljbffr

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