Spain Job Openings
Logicalis Spain
Desarrollador Snowflake + AWS
Madrid
September 17, 2024
En Logicalis Spain estamos buscando un perfil de Desarrollador/a Snowflake y AWS, para incorporarse en nuestra área interna de Servicios Gestionados y para uno de nuestros clientes del sector seguros, dentro de nuestra unidad de negocio de Data & Analytics, ubicada en las oficinas de Madrid. Trabajo Remoto.
El equipo de Data & Analytics de Logicalis trabaja con clientes nacionales e internacionales, llevando a cabo importantes proyectos de inteligencia artificial y analítica avanzada, estrategia del dato, gobierno, integración y arquitectura, abarcando todo el ciclo de vida del dato.
Requisitos Funcionales:
Se necesita un perfil de administrador/a con amplios conocimientos tanto de AWS (Bigdata) como de Snowflake.
Requisitos Técnicos:
Las tareas a desarrollar, serían:
Servicios AWS:
Nuevos servicios: Bajo petición o por fallo durante las ejecuciones programadas.
El equipo de Data & Analytics de Logicalis trabaja con clientes nacionales e internacionales, llevando a cabo importantes proyectos de inteligencia artificial y analítica avanzada, estrategia del dato, gobierno, integración y arquitectura, abarcando todo el ciclo de vida del dato.
Requisitos Funcionales:
Se necesita un perfil de administrador/a con amplios conocimientos tanto de AWS (Bigdata) como de Snowflake.
Requisitos Técnicos:
Las tareas a desarrollar, serían:
Servicios AWS:
- Despliegues entornos de Producción y Test
- Monitorización - S3/Step Function/Data Brew/lambdas/jobs/nuevos servicios.
- Alertados. Ejemplos:
- Ejecuciones SF, Data Brew, Lambdas, jobs
- Service Quotas
- S3: En este caso lo usamos como datalake, se monitorizan determinados paths (Ad hoc), donde debe estar un fichero en un tiempo determinado
-
General - Reprocesamientos y ejecuciones
Nuevos servicios: Bajo petición o por fallo durante las ejecuciones programadas.
- Asegurar disponibilidad servicios (Redshift, RDS, Gateway, EC2...)
- Despliegues Redshift - Creación tablas/vistas en Test/Producción
- Ejecución manual procesos según procedimiento definido. Como ejemplo: Operadoras; GDPR; Cross-Device; Segmentos comercial; TTV.
- Ejecución automáticas de proceso. Por ejemplo: Apagado encendidos Redshift, Reshift Resize, Ciclos de vida, Notificación diferencias entornos a nivel S3
- Encendido/Apagado/Reinicio instancias (bajo petición).
- Almacenamiento S3
- Red Shift. Administración de los servicios, indicamos detalles de los principales:
- Ampliación/reducción de nodos (Resize)
- Schedules event brigdge resize
- Startup excepcional (fines de semana o fiestas DEV/TEST)
- Alinear entornos (Test y Dev). Copias homogéneas entre entornos.
- Borrado de datos. Llegando a nivel de tablas y registros de tablas.
- Conexión a la bbdd.
- Alertados sobre querys que duren más de x horas, querys en error
- Proceso de apagado/encendido automático.
- Se requiere una copia homogénea de producción a test, de cada uno de los cluster Redshift, cada 2 meses. A día de hoy hay dos cluster Redshift.
- Dynamo DB
- Monitorización de carga y errores, en especial Limit Exceeded Exception, Provisioned Throughput Exceeded.
- Borrado de registros
- Redis.
- Monitorización de carga
- Inclusion IP en security group.
- EMR
- Monitorización clusters que se han quedado levantado tras ejecuciones “Retry” y eliminación
- EMR on Demand
- Revisar si determinada EMR está levantada en un periodo determinado, y uso de cpu y memoria.
- SNS: Número de notificaciones fallidas
- SNS: Topic sin suscriptores
- Athena: Querys que superen x horas y fallidas.
- Api Gateway: Errores 4xx, 5xx superiores a x, en un intervalo de 5 minutos, latencias que excedan de la media.
- Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)
- Glue - Monitorización error en la ejecución Crawlers
- Cloud Trail - Validación de la integridad referencial de los logs
- Kinesis - Firehose: gestión de los eventos de error en el destino
- Streams: Errores que se generen en el Put Record
- Creación usuarios y asignación roles.
- Creación y mantenimiento Data Warehouse.
- Gestionar réplicas de datos para garantizar persistencia de datos y seguridad ante caídas de servidores.
- Alinear entornos (Test y Dev). Copias homogéneas entre entornos.
- Alta y gestión de alertados. Por ejemplo: inclusión alertados sobre querys que duren más de x horas, querys en error.
- Proceso de apagado/encendido automático.
- Despliegues en los entornos de Producción y Test (Creación schema, tablas, vistas, Resize de campo, permisos alter tablas...etc.).
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