Desarrollo y Programación
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
En Iwantic contamos con equipos especializados en reclutamiento, que ayudan a las empresas a encontrar el talento adecuado para sus necesidades de tecnología. Específicamente la división de Desarrollo, se centra en la búsqueda, evaluación y selección de profesionales altamente capacitados, a nivel técnico y funcional, en la programación de software y sistemas informáticos.
Dentro del equipo contamos con expertos de recursos humanos, especializados en selección, que utilizan técnicas avanzadas de búsqueda de talentos, evaluación de habilidades técnicas y entrevistas para seleccionar a los candidatos adecuados para cada puesto del área. En este sentido, nuestros recruiters están habituados y capacitados para seleccionar perfiles de Backend, Frontend, Fullstack, Testing, Arquitectura, Technical Lead, Analistas, Project Manager, Product Owner, hasta directivos del departamento.
¿Qué hacemos?
La hiperespecialización es nuestra principal propuesta de valor, hemos querido trasladar la misma estructura de un departamento de desarrollo a nuestro equipo de reclutamiento, encontrando internamente miembros especializados por lenguajes de programación, tecnología y funciones de gestión, lo que nos ha llevado a adquirir un conocimiento avanzado del mercado laboral y dominio técnico del perfil, que garantiza a las empresas la seguridad de que recibirán una lista de candidatos altamente capacitados y expertos en la materia para elegir.
Este crecimiento y especialización en nuestro equipo de Recruiters, se ha generado para dar respuesta a las necesidades actuales de las compañías, debido a que la digitalización de las empresas ha tenido un impacto significativo en el crecimiento de los equipos de desarrollo. Con la creciente necesidad de soluciones digitales y tecnológicas, las empresas han tenido que expandir su capacidad de desarrollo para poder satisfacer estas demandas de aplicaciones, software y sistemas personalizados.
De igual forma, se espera que el crecimiento de los equipos de desarrollo continúe en el futuro a medida que la digitalización siga siendo una parte importante de la estrategia de las empresas.
En lo relativo a las divisiones con las que contamos dentro del equipo de desarrollo podríamos encontrar 2 grandes especialidades, la primera enfocada a nivel técnico y la segunda enfocada en el rango de responsabilidad del perfil dentro del equipo de desarrollo.
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.
Data Architect:
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.
En lo relativo a la vertical técnica contamos con equipos de recruiters especializados por lenguajes de programación lo cual les permite contar con un elevado conocimiento de las tecnologías, los proyectos y los salarios en los que se mueven los candidatos reclutados, convirtiendo a estos equipos en auténticos expertos en la captación de este tipo de talento. Las divisiones son las siguientes:
Java:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean Java para el desarrollo del backend de la aplicación, empleando frameworks modernos como Spring Boot con arquitecturas de microservicios y orientadas a eventos así como perfil con estructuras más antiguas de desarrollo, Spring MVC o Struts e Hibernate para desarrollar proyectos de migración o mantenimiento.
.NET:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean tecnologías Microsoft empleando tanto arquitecturas monolíticas como enfocadas a Microservicios con los framework más modernos de .NET (como .NET Core).
JavaScript:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean JS tanto para el Back (empleando principalmente Nodejs) como para el Frontend, empleando cualquiera de sus frameworks (desde el optimizado Vanilla hasta los más modernos como Vue, React o Angular en sus últimas versiones), comenzando a reclutar perfiles que emplean arquitecturas de micro frontales para sus proyectos.
Python:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean Python para el desarrollo del backend de las aplicaciones, empleando frameworks de desarrollo web de Python como Django, Flask y Fast Api, empleando tanto arquitecturas monolíticas como enfocadas a microservicios.
PHP:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean PHP para el desarrollo de soluciones de software, desde el CMS más básico basado en PHP hasta los desarrollos web más modernos empleando Symfony o Laravel con buenas prácticas y arquitecturas basadas en microservicios.
C/C++:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que emplean C o C++ para el desarrollo de soluciones tanto a nivel de software (con versiones modernas de C++, empleando tecnologías adyacentes como QT) como para el desarrollo de soluciones de Software Embebido o Firmware para los proyectos más novedosos de IoT, Domótica y automatización industrial.
Movilidad:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles que se centran en el desarrollo de aplicaciones móviles para los proyectos en los que trabajan. Dentro de este equipo encontramos tanto perfiles que emplean tecnologías nativas como Objective-C, Swift o Android Nativo hasta los perfiles que emplean tecnologías híbridas como Ionic, React Native o Kotlin.
QA:
Equipo especializado en el reclutamiento de perfiles enfocados en asegurar la calidad del código y los proyectos desarrollados por los equipos. Los perfiles reclutados van desde el QA Manuel y funcional hasta el QA enfocado en entornos de automatizaciones empleando frameworks más modernos como Cypress, Selenium o Appium.
Lenguajes disruptivos: Contamos adicionalmente con un equipo especializado en el estudio de nuevos lenguajes pujantes en el mercado que podrían llegar a ser posibles especializaciones futuras dentro de Iwantic y que actualmente son trabajadas por varios de nuestros principales clientes. Dentro de esta división encontramos lenguajes como Rust, Golang, Elixir…>
Dentro de estas divisiones los perfiles seleccionados van desde el desarrollador más Junior hasta los perfiles de Team Lead, Tech Lead o Arquitectura (tanto a nivel de Software como a nivel de solución).
Paralelamente, además de contar con esta especialización a nivel técnico contamos con una división enfocada en la selección de perfiles centrados en la gestión de proyectos IT, donde encontramos los siguientes perfiles, los cuales explicaremos a continuación: IT Project Manager, Product Owner, Delivery Manager, Service Manager, Engineering Manager, Program Manager o CTO.
IT Project Manager:
Responsable de liderar y gestionar proyectos relacionados con la tecnología de la información (TI). Su principal función es planificar, ejecutar y controlar proyectos de TI, desde su inicio hasta su finalización, asegurándose de que se completen dentro del plazo, el presupuesto y los requisitos establecidos, normalmente trabajan bajo el marco de Waterfall con gestión enfocada al projecto y no al producto.
Product Owner:
Responsable de definir y priorizar los requisitos de un producto o servicio. Trabaja con el equipo de desarrollo para asegurarse de que el producto cumpla con las necesidades del cliente y se entregue dentro del plazo y el presupuesto. Cuentan con un enfoque Agile que tiene especialmente en cuenta la visión de los usuarios y mejorar progresivamente el producto sobre el que trabaja.
Delivery Manager:
Responsable de gestionar la entrega de productos o servicios. Trabaja con el equipo de entrega para garantizar una entrega fluida y sin problemas.
Service Manager:
Responsable de gestionar y mantener los servicios de TI de una organización. Trabaja para garantizar que los servicios de TI estén disponibles, sean seguros y estén alineados con los requisitos del negocio, estableciendo los niveles de servicios bajo el marco de ITIL y liderando la monitorización de los proyectos, así como que siempre estén disponibles.
Engineering Manager:
Responsable de liderar y gestionar el equipo de ingeniería de una organización. Trabaja para asegurarse de que el equipo de ingeniería esté alineado con los objetivos del negocio y entregue soluciones de alta calidad dentro del plazo y el presupuesto. Cuentan con un perfil muy enfocado al desarrollo de los perfiles de la empresa así como el crecimiento de los mismos, para asegurar una estructura orgánica dentro de los equipos de IT Program Manager: Responsable de liderar y gestionar un conjunto de proyectos. Cuenta con la visión completa del Roadmap de la compañía, buscando en todo momento priorizar y organizar los esfuerzos de los equipos para dar orden y sentido a los proyectos de la empresa.
CTO (Chief Technology Officer):
Responsable de liderar la estrategia de tecnología de una organización. Trabaja para garantizar que la organización esté a la vanguardia de las tecnologías emergentes y que las soluciones de TI estén alineadas con los objetivos del negocio.
Más datos interesantes
Gráfico representativo de los salarios de manera orientativa y no vinculante ya que depende de factores tales como la localización, el modelo de trabajo o la capacidad para hablar Inglés, etc.
