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Descripci贸n

馃實 隆脷nete a HOPLA! y transforma el futuro con nosotros

En HOPLA! ayudamos a las empresas a modernizar sus aplicaciones e infraestructuras con tecnolog铆as seguras, cloud y soluciones innovadoras de gesti贸n y operaci贸n. Pero no solo eso: queremos que t煤 formes parte del cambio.

Si te apasiona la gesti贸n de datos, los entornos de alta disponibilidad y la optimizaci贸n de bases de datos cr铆ticas, aqu铆 encontrar谩s un equipo de expertos que apuesta por las mejores pr谩cticas de la industria.


Si eres un experto en Python y PySpark, pero tu verdadero valor diferencial es el dominio de la librer铆a RAY para la distribuci贸n de carga, queremos conocerte.


馃捈 Tu misi贸n como Desarrollador Junior Python/PySpark - Especialista en RAY


驴Cu谩l ser谩 tu misi贸n?

Tu objetivo principal no ser谩 construir pipelines ETL tradicionales, sino dise帽ar y optimizar la ejecuci贸n en entornos distribuidos. Ser谩s el responsable de garantizar que los recursos de m谩quina se utilicen de forma 贸ptima, reduciendo tiempos de procesamiento y gestionando la basculaci贸n eficiente entre distintos entornos de ejecuci贸n.


Tus funciones principales:

  • Optimizaci贸n de Carga: Implementaci贸n y ajuste de distribuci贸n de carga mediante la librer铆a RAY.
  • Eficiencia Computacional: Optimizaci贸n de c贸digo para ejecuci贸n distribuida, enfoc谩ndote en la reducci贸n de consumo de memoria y tiempos de respuesta.
  • Arquitectura de Sistemas: Dise帽o de estrategias de balanceo y basculaci贸n de cargas entre entornos productivos complejos.
  • Performance Tuning: Monitorizaci贸n y mejora continua de la ejecuci贸n en sistemas de alto volumen y paralelizaci贸n de procesos.


Requisitos

驴Qu茅 buscamos?

Este es un rol de nicho t茅cnico. Para encajar, necesitas aportar:

  • Librer铆a RAY : Experiencia real en proyectos productivos utilizando esta librer铆a para la distribuci贸n de carga y optimizaci贸n.
  • Programaci贸n distribuida.
  • Stack T茅cnico: S贸lida experiencia profesional con Python y PySpark.
  • Sistemas Distribuidos: Experiencia demostrable de al menos 2 a帽os optimizando cargas en entornos productivos y arquitecturas de computaci贸n paralela.
  • Foco en Rendimiento: Capacidad para argumentar decisiones t茅cnicas basadas en la gesti贸n eficiente de recursos de CPU/Memoria y latencia.
  • Educaci贸n: Ingenier铆a Inform谩tica, del Software, de Sistemas o Telecomunicaciones (con fuerte base en programaci贸n).