Trabajos remotos de ingeniero de datos Spark

Spark o Apache Spark es un motor de procesamiento de datos de propósito general utilizado por desarrolladores a nivel mundial. Parece ser la solución perfecta para manejar los requisitos comerciales de diversas industrias y circunstancias. El motor de procesamiento de datos central de Spark viene con bibliotecas para SQL, ML, computación gráfica y funciones de procesamiento de flujo que se suman a su lista de ventajas. Spark no solo es utilizado por desarrolladores de aplicaciones, sino que también lo utilizan globalmente los científicos de datos para configurar consultas rápidas, analizar y transformar datos a escala.

Spark también es bien conocido por ser una solución preferida asociada frecuentemente con el procesamiento de grandes conjuntos de datos, transmisión de datos de sensores, IoT, sistemas financieros y tareas de ML. A lo largo de los años, Spark ha logrado convertirse en una opción preferida para la mayoría de los desarrolladores, transformándola en una habilidad de alto valor. No solo ha logrado optimizar varios procesos, sino que también ha brindado a las organizaciones alternativas disponibles para desarrollar aplicaciones de escalado rápido para satisfacer las preferencias cambiantes de los usuarios finales. Para lo cual, las empresas de tecnología de todo el mundo siempre buscan contratar ingenieros de datos de Spark capaces de impulsar proyectos y abordar los requisitos comerciales utilizando la tecnología.

Como ingeniero de datos de Spark, debes estar preparado para contribuir en diferentes aspectos de los procesos de desarrollo de software. Cuando seas contratado como ingeniero de datos de Spark algunas de tus responsabilidades diarias deben incluir tareas como el desarrollo de aplicaciones utilizando lenguajes modernos como Scala, Python y Java. También debes trabajar de cerca en el desarrollo de pruebas de Spark para agregar y transformar datos. También debes poder diseñar diferentes canalizaciones de procesamiento de datos y realizar revisiones de código entre pares para garantizar la calidad de la lógica de secuencias de comandos.

Como ingeniero de datos de Spark, debes estar preparado para realizar tareas como recopilar información sobre las preferencias de los usuarios y transformarlas en características sólidas para aplicaciones nuevas y emocionantes. Entonces, mientras trabajas como ingeniero de datos de Spark, espera hacerte cargo de tareas como:

• Desarrollar y optimizar canalizaciones ETL de Apache Spark
• Producir soluciones fáciles de actualizar, rentables y flexibles para los clientes
• Contribuir activamente a los procesos de desarrollo de aplicaciones de extremo a extremo
• Mantenerse actualizado sobre las mejores prácticas y la gestión del desarrollo de software moderno
• Utilizar herramientas ETL para acceder a datos de varias fuentes en una plataforma Hadoop
• Colaborar de manera eficiente con diferentes clientes y partes interesadas
• Crear trabajos de Spark basados ​​en Java para transformaciones y agregaciones de datos
• Realizar pruebas de unidades para transformaciones de Spark
• Configurar canalizaciones de procesamiento de datos con Spark

El conocimiento del desarrollo de Spark y la ingeniería de datos es una habilidad de gran valor en la industria del software actual. El crecimiento y desarrollo de la industria tecnológica ha permitio que muchas personas desarrollen sus carreras en este rubro. Para tener éxito en tales roles, los desarrolladores deben poseer una comprensión profunda de ciertas habilidades básicas. Las empresas prefieren contratar ingenieros de datos de Spark con experiencia profesional relevante y un conocimiento profundo de Apache Spark y diferentes marcos de Spark y servicios en la nube. La capacidad de trabajar con tecnologías como Storm, Apache Kafka o Hadoop también debería ayudar a asegurar las mejores oportunidades en las principales empresas. Como desarrollador, intenta dominar diferentes tecnologías y enfoques adoptados por los ingenieros de datos de Spark para desarrollar proyectos a gran escala.

Además de la competencia técnica, la mayoría de las organizaciones prefieren contratar desarrolladores con un título en informática o campos relacionados. Además, trata siempre de mantenerte actualizado sobre los últimos desarrollos en el campo de desarrollo de Spark y procesos relacionados.

Si deseas construir una carrera exitosa a largo plazo en el desarrollo de software como ingeniero de datos de Spark, debes poseer un cierto conjunto de conocimientos. Trata de desarrollar una comprensión profunda de las tecnologías y los lenguajes, que incluyen:

1. Apache Spark

Apache Spark es un motor de análisis unificado de uso gratuito que a menudo se utiliza para el procesamiento de datos a gran escala. Ofrece una interfaz intuitiva para realizar configuraciones utilizando paralelismo de datos implícito y tolerancia a fallas. La plataforma utiliza el almacenamiento en caché en la memoria y la ejecución optimizada de consultas para consultas rápidas sobre datos de una variedad de tamaños. Con Spark, los desarrolladores pueden crear API en varios lenguajes como Java, Scala, Python y R. También se prefiere Spark, ya que ofrece funciones de reutilización de código para diferentes procesos, como procesamiento por lotes, consultas interactivas, análisis en tiempo real, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos. Como plataforma de desarrollo, Apache Spark es extremadamente rápido, eficiente, fácil de usar para desarrolladores y admite múltiples cargas de trabajo.

2. Python

Otra habilidad esencial requerida para trabajar como ingeniero de datos de Spark en 2022 es Python. Es probablemente el lenguaje de programación de propósito general más utilizado en la actualidad. Inicialmente desarrollado para ofrecer sangrías y legibilidad del código, Python se hizo rápidamente con un nicho y un seguimiento global. Python como lenguaje fue construido con un enfoque orientado a objetos para permitir a los programadores escribir códigos limpios y lógicos para diversas industrias y requisitos. El lenguaje se puede usar para desarrollar soluciones digitales para diferentes industrias y ve un foco de atención constante en sectores como: análisis de datos, aprendizaje automático y otros proyectos basados ​​en datos. También es un lenguaje extremadamente versátil y ofrece soporte para tareas esenciales que pueden definir el éxito de un proyecto.

3. AWS/Microsoft Azure

En la industria de desarrollo de software actual, casi todos los productos nuevos utilizan servicios en la nube de alguna manera. Los servicios en la nube han logrado introducir varios beneficios para que los desarrolladores construyan, escalen y administren proyectos con el mínimo esfuerzo y desde cualquier ubicación. La introducción de dicha tecnología ha logrado agilizar diferentes procesos, lo que la convierte en un requisito vital para casi todas las funciones de desarrollo de software. Empresas de tecnología principalmente para ingenieros de datos de Spark con conocimientos profundos de integraciones en la nube y mejores prácticas de desarrollo. Dichos servicios también han revolucionado la forma en que se diseñan las estrategias de desarrollo. Según los beneficios de los servicios en la nube, la mayoría de las empresas buscan experiencia en el desarrollo de AWS o Azure mientras contratan ingenieros de datos de SPark.

4. Contenedorización

La contenedorización se ha convertido rápidamente en un modelo elegido con frecuencia por los desarrolladores de software. Ofrece un tipo de tecnología de virtualización que permite que las aplicaciones se ejecuten en sus espacios individuales/aislados denominados contenedores. En la industria de desarrollo de software actual, casi todos los proyectos de desarrollo de software incorporan modelos basados ​​en contenedores para utilizar servidores con eficiencia continua. La mayoría de las empresas de tecnología intentan activamente buscar expertos con un conjunto de habilidades comprobadas para construir, configurar y mantener proyectos en contenedores. Como ingeniero de datos de Spark, una comprensión profunda de las tecnologías, Docker y Kubernetes debe tratarse como una prioridad principal para construir una carrera exitosa y estable.

5. Herramientas de control de versiones

Los procesos modernos de desarrollo de software utilizan principalmente pequeños módulos de código para mejorar la estabilidad. Los desarrolladores también prefieren trabajar con el mismo modelo, ya que les permite agregar, modificar o deshabilitar ciertas funciones sin tener que interrumpir todo el código fuente. Estos beneficios han transformado las herramientas de control de versiones en una posición de importancia. Con estas herramientas, los desarrolladores pueden realizar un seguimiento de todo el código base durante e incluso después del lanzamiento de las aplicaciones. Esto permite a los desarrolladores no solo monitorear y encontrar áreas de mejora, sino también volver a una versión estable del programa si es necesario o cuando sea necesario. Por lo anterior, la comprensión y la experiencia profesional de trabajar con sistemas de control de versiones se han convertido en habilidades esenciales para construir una carrera exitosa en la industria moderna de desarrollo de software.

6. Habilidades de comunicación

Para trabajar en las industrias modernas de desarrollo de software, los desarrolladores pueden necesitar mucho más que solo competencia técnica. En la industria actual, las empresas prefieren contratar técnicos con la confianza de interactuar y presentar a varios miembros del equipo. La capacidad de comunicarse con eficiencia no solo debe ser buena, sino un requisito obligatorio para la mayoría de los puestos. Los ingenieros de datos de Spark deben tener confianza en sus habilidades y fluidez en los idiomas preferidos para contribuir de manera efectiva a los procesos de desarrollo. Interactuar y comunicarse con varios equipos y partes interesadas parece ser una responsabilidad diaria para la mayoría de los desarrolladores. Las habilidades interpersonales se han vuelto aún más importantes con los puestos remotos cada vez más populares. Para lo cual cada ingeniero de datos de Spark debe ser un comunicador seguro.

Las principales organizaciones tecnológicas buscan contratar a un ingeniero de datos de Spark con experiencia de trabajo en varios nichos. Para poder acceder a estos puestos es imprescindible desarrollar constantemente un conjunto de habilidades técnicas y recopilar conocimientos sobre los requisitos de varias industrias. Junto con el conocimiento de ingeniero de datos de Spark, también se espera que los desarrolladores estén bien versados ​​en el trabajo con tecnologías relacionadas y posean habilidades interpersonales eficientes. Los desarrolladores que comprenden las preferencias de los usuarios también tienden a ser una mejor perspectiva para las organizaciones.

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