Big Data
Buscamos a profesionales con perfiles digitales para grandes multinacionales, startups y
empresas que están en plena conversión de su negocio a la era digital
Introducción
Nuestra división de Big Data se enfoca en brindar el mejor talento para ayudar a nuestros clientes, tanto nacionales como internacionales, a manejar, procesar y analizar grandes cantidades de datos.
Contamos con recruiters altamente capacitados en las últimas herramientas y tecnologías de Big Data, con un profundo conocimiento del mercado.
Además, nuestros recruiters tienen habilidades excepcionales de comunicación, amplia experiencia en la selección de talentos y una fuerte orientación al cliente, lo que nos permite ofrecer los perfiles especializados en Big Data más cualificados del mercado.
Colaboramos con nuestros clientes, ayudándoles a tomar decisiones basadas en datos y a convertirse en empresas data-driven, gracias a nuestro servicio de reclutamiento de talento de primer nivel.
¿Qué hacemos?
Nuestra gestión y conocimiento de los perfiles destaca por ofrecer un servicio de selección de personal altamente especializado y personalizado para nuestros clientes y candidatos. Nos enfocamos en la búsqueda de perfiles orientados a los datos, adaptándonos a las necesidades y circunstancias únicas de cada cliente.
Gracias a nuestro profundo conocimiento transversal en todas las áreas relacionadas con el manejo y análisis de datos, nos hemos consolidado como la consultora número 1 en reclutamiento de talento en Big Data.
Además, nuestra cercanía con el cliente nos permite ofrecer un servicio consultivo que garantiza la mejor experiencia para ambas partes.
Especialidades:
Nuestra gestión y conocimiento de los perfiles destaca por ofrecer un servicio de selección de personal altamente especializado y personalizado para nuestros clientes y candidatos. Nos enfocamos en la búsqueda de Nuestro servicio de reclutamiento de perfiles Big Data es una solución clave para las empresas que buscan aprovechar la gran cantidad de datos almacenados en sus sistemas y mejorar su negocio. Nuestros reclutadores especializados en perfiles de datos están altamente capacitados y son expertos en las herramientas y tecnologías necesarias para procesar y analizar grandes volúmenes de datos. De esta manera, nuestros clientes pueden contar con los mejores profesionales para la extracción de información valiosa y conocimiento a partir de los datos.
El Big Data es fundamental para las empresas ya que les permite tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia operativa. A través del análisis de grandes cantidades de información, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que les permiten anticipar problemas y tomar medidas preventivas. Además, el Big Data también puede ayudar a reducir costos y optimizar los recursos. Con nuestro servicio de reclutamiento de perfiles Big Data, ayudamos a las empresas a implementar estas ventajas en su estrategia de negocios.
Los sectores que requieren perfiles especializados en Big Data son numerosos y variados. Desde el sector financiero hasta el de la salud, pasando por la logística, la publicidad, el comercio electrónico y la energía, todos utilizan el Big Data para mejorar sus operaciones y aumentar la eficiencia. En este sentido, nuestro servicio de reclutamiento de perfiles Big Data puede ayudar a las empresas de todos los sectores a obtener los mejores profesionales para su estrategia de Big Data. perfiles orientados a los datos, adaptándonos a las necesidades y circunstancias únicas de cada cliente.
Gracias a nuestro profundo conocimiento transversal en todas las áreas relacionadas con el manejo y análisis de datos, nos hemos consolidado como la consultora número 1 en reclutamiento de talento en Big Data.
Además, nuestra cercanía con el cliente nos permite ofrecer un servicio consultivo que garantiza la mejor experiencia para ambas partes.
Perfiles:
Dentro de la estructura de Iwantic, el área de Big Data y Business Intelligence, cuenta con recruiters especializados tanto en perfiles técnicos como funcionales o analistas. Dentro de la amplia gama de perfiles que engloba el entorno del Big Data y Business Intelligence vamos a reflejar los más demandados por nuestros clientes.
Data Manager:
El Data Manager es responsable de administrar y supervisar el ciclo de vida de los datos de una empresa. Esto incluye la recolección, almacenamiento, procesamiento y uso de los datos, así como su eliminación adecuada según corresponda. El Data Manager trabaja en colaboración con equipos técnicos y de negocios para definir y establecer políticas y procedimientos de gestión de datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones y leyes aplicables. Para lograr esto, el Data Manager utiliza una variedad de herramientas y tecnologías, como bases de datos, plataformas de almacenamiento en la nube, lenguajes de programación y herramientas de visualización de datos. Los Data Managers también deben tener una comprensión sólida de las políticas de seguridad de la información y ser capaces de garantizar la protección de los datos de la empresa.
Data Governance:
El Data Governance es un aspecto fundamental en cualquier estrategia de Big Data y Business Intelligence. Se enfoca en establecer políticas, procedimientos y controles para garantizar la calidad, seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos de una organización. Los perfiles clave dentro del Data Governance incluyen el Data Quality, Data Catalog y Data Policies y utilizan herramientas como Collibra, Alation, Informatica Axon, Trifacta, Data Wrangler, Alteryx, Varonis.
Data Scientist:
El Data Scientist es un perfil técnico y funcional que se encarga de utilizar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer conocimiento y valor de los datos. Los Data Scientists definen los problemas a resolver, diseñan y ejecutan modelos de análisis y crean visualizaciones para comunicar los resultados. Para hacer esto, utilizan una variedad de herramientas y tecnologías, como Python, R, Tensorflow, PyTorch, SQL, Tableau, Power BI, AWS, Azure, Google Cloud Platform y otras plataformas en la nube. Python y R son lenguajes de programación que se utilizan comúnmente para el análisis de datos. Tensorflow y PyTorch son frameworks de aprendizaje automático que se utilizan para diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático. SQL es un lenguaje de consulta utilizado para acceder y manipular bases de datos relacionales. Tableau y Power BI son herramientas de visualización de datos que se utilizan para crear gráficos y visualizaciones. AWS, Azure y Google Cloud Platform son plataformas en la nube que se utilizan para alojar aplicaciones y servicios de análisis de datos. En resumen, el Data Scientist es responsable de utilizar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer conocimiento y valor de los datos. Utilizan herramientas y tecnologías como Python, R, Tensorflow, PyTorch, SQL, Tableau, Power BI y plataformas en la nube para lograr esto.
Data Engineer:
El Data Engineer es un perfil técnico que se centra en diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos necesaria para soportar el procesamiento y análisis de grandes cantidades de información. Su trabajo implica garantizar que los datos estén disponibles, sean consistentes y estén protegidos. Para lograr esto, utilizan una variedad de herramientas y tecnologías, como Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, Hive, SQL, AWS, Azure, Google Cloud Platform y otras plataformas en la nube. Hadoop es una plataforma de procesamiento distribuido que se utiliza para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Spark, por otro lado, es un motor de procesamiento de datos que proporciona una forma rápida y eficiente de procesar grandes conjuntos de datos en memoria. Kafka es una plataforma de procesamiento de streaming que se utiliza para procesar datos en tiempo real y transmitirlos en tiempo real. Cassandra es una base de datos NoSQL escalable y de alto rendimiento que se utiliza para almacenar grandes conjuntos de datos distribuidos. Hive es una herramienta de análisis de datos que permite a los usuarios consultar y procesar datos almacenados en Hadoop utilizando una interfaz SQL. En resumen, el Data Engineer es responsable de garantizar que los datos estén disponibles, sean consistentes y estén protegidos. Utilizan herramientas y tecnologías como Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra y Hive para lograr esto.
Es un perfil muy técnico que se encarga de diseñar y mantener la arquitectura de datos de una empresa. El Data Architect trabaja con equipos de desarrollo y de negocios para definir la estrategia de datos y garantizar que los sistemas y aplicaciones de la empresa estén diseñados para soportar el procesamiento y análisis de grandes cantidades de información. Para hacer esto, utilizan una variedad de herramientas y tecnologías, como Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, SQL, AWS, Azure, Google Cloud Platform y otras plataformas en la nube. A diferencia de los Data Engineers, que se centran en la construcción y mantenimiento de infraestructura de datos, el Data Architect se centra en el diseño y la estrategia de datos a largo plazo. El Data Architect trabaja para asegurarse de que la empresa esté preparada para manejar el crecimiento futuro y la evolución de los datos. En resumen, el Data Architect es responsable de diseñar y mantener la arquitectura de datos de una empresa. Utilizan herramientas y tecnologías como Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra y plataformas en la nube para lograr esto.
Machine Learning Engineer:
Se enfoca en construir sistemas de aprendizaje automático para aplicaciones específicas. Trabajan en el diseño, desarrollo e implementación de algoritmos de aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial que pueden utilizarse para la toma de decisiones automatizada. Los Machine Learning Engineers deben tener un conocimiento profundo de los algoritmos de aprendizaje automático, la optimización y la programación. También deben tener habilidades en el manejo de grandes conjuntos de datos, la integración de sistemas y la implementación de soluciones de aprendizaje automático en producción. En resumen, la principal diferencia entre un Data Scientist y un Machine Learning Engineer es que el primero se enfoca en el análisis y la extracción de información de los datos, mientras que el segundo se enfoca en la construcción de sistemas de aprendizaje automático y su implementación en aplicaciones específicas. Ambos roles son esenciales para la industria del análisis de datos y el aprendizaje automático, y a menudo trabajan en estrecha colaboración en proyectos de datos y aprendizaje automático.
Data Analyst:
El Data Analyst es un perfil funcional que se encarga de analizar y presentar datos de forma clara y concisa para facilitar la toma de decisiones de negocio. Los Data Analysts diseñan y crean informes y paneles de control, identifican tendencias y patrones en los datos y realizan análisis ad hoc para resolver problemas específicos de negocio. Para hacer esto, utilizan una variedad de herramientas y tecnologías, como SQL, Excel, Tableau, Power BI, Google Analytics y otras herramientas de análisis y visualización de datos. A diferencia de los Data Scientists y los Data Engineers, los Data Analysts tienden a centrarse más en la presentación y el análisis de datos en lugar de en la construcción y mantenimiento de infraestructura de datos.
Caso de éxito:
Una de las divisiones fue el proyecto de colaboración con la empresa Danone, una de las compañías líderes a nivel mundial en la producción y distribución de productos alimentarios.
Una de las compañías más grandes del mundo de alimentación buscaba un socio estratégico para la creación de su hub tecnológico en Barcelona, un centro que permitiera a la compañía tomar decisiones más eficientes y efectivas en torno al dato. Para ello, se requería un equipo altamente especializado en Big Data que pudiera reclutar los perfiles adecuados y diseñar una estrategia tecnológica sólida y escalable.
Iwantic, a través de su división de Big Data, se convirtió en el partner perfecto para este proyecto. Gracias a su amplia experiencia en el reclutamiento de profesionales especializados en Big Data, pudieron seleccionar cuidadosamente los mejores perfiles para Danone y garantizar que el equipo estuviera altamente capacitado para cumplir con los requerimientos del proyecto.
Además, el equipo de Iwantic se encargó de diseñar e implementar una estrategia tecnológica adaptada a las necesidades de Danone. Gracias a esto, la empresa pudo recopilar, analizar y utilizar los datos de manera más eficiente y efectiva, lo que se tradujo en importantes mejoras en su toma de decisiones y en su capacidad para ofrecer productos de mayor calidad a sus clientes.
El proyecto fue todo un éxito y permitió a Danone posicionarse como líder en su sector en cuanto al uso de tecnologías de Big Data. iwantic, por su parte, consolidó su posición como una de las empresas líderes en el reclutamiento de perfiles especializados en tecnologías emergentes como Big Data, Machine Learning o Inteligencia Artificial.