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Desarrollador Junior Python - RAY
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Desarrollador Junior Python - RAY

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España

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Detalles del empleo

Contrato indefinido | Jornada completa

Cualificaciones

Optimización del rendimiento
Informática
Bases de datos
ETL
Cloud
Gestión eficiente
Python

Descripción completa del empleo

DESCRIPCIóN

¡Únete a HOPLA! y transforma el futuro con nosotros

En HOPLA! ayudamos a las empresas a modernizar sus aplicaciones e infraestructuras con tecnologías seguras, cloud y soluciones innovadoras de gestión y operación. Pero no solo eso: queremos que tú formes parte del cambio.

Si te apasiona la gestión de datos, los entornos de alta disponibilidad y la optimización de bases de datos críticas, aquí encontrarás un equipo de expertos que apuesta por las mejores prácticas de la industria.

Si eres un experto en Python y PySpark, pero tu verdadero valor diferencial es el dominio de la librería RAY para la distribución de carga, queremos conocerte.

Tu misión como Desarrollador Junior Python/PySpark - Especialista en RAY

¿Cuál será tu misión?

Tu objetivo principal no será construir pipelines ETL tradicionales, sino diseñar y optimizar la ejecución en entornos distribuidos. Serás el responsable de garantizar que los recursos de máquina se utilicen de forma óptima, reduciendo tiempos de procesamiento y gestionando la basculación eficiente entre distintos entornos de ejecución.

Tus funciones principales:

Optimización de Carga: Implementación y ajuste de distribución de carga mediante la librería RAY.
Eficiencia Computacional: Optimización de código para ejecución distribuida, enfocándote en la reducción de consumo de memoria y tiempos de respuesta.
Arquitectura de Sistemas: Diseño de estrategias de balanceo y basculación de cargas entre entornos productivos complejos.
Performance Tuning: Monitorización y mejora continua de la ejecución en sistemas de alto volumen y paralelización de procesos.

REQUISITOS

¿Qué buscamos?

Este es un rol de nicho técnico. Para encajar, necesitas aportar:

Librería RAY : Experiencia real en proyectos productivos utilizando esta librería para la distribución de carga y optimización.
Programación distribuida.
Stack Técnico: Sólida experiencia profesional con Python y PySpark.
Sistemas Distribuidos: Experiencia demostrable de al menos 2 años optimizando cargas en entornos productivos y arquitecturas de computación paralela.
Foco en Rendimiento: Capacidad para argumentar decisiones técnicas basadas en la gestión eficiente de recursos de CPU/Memoria y latencia.
Educación: Ingeniería Informática, del Software, de Sistemas o Telecomunicaciones (con fuerte base en programación).

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