Nuestra comunidad de personas especialistas en datos y tecnologÃa piensa de manera disruptiva para ofrecer soluciones prácticas a los desafÃos más complejos de nuestros clientes. Somos mentes curiosas que se unen en equipos colaborativos e inclusivos para romper lÃmites y generar un impacto positivo en el mundo, aprovechando el poder de los datos y la inteligencia artificial (IA).
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Buscamos agentes de cambio, personas creadoras de oportunidades, y quienes desafÃen el status quo. Si esta persona eres tú, ¿qué estás esperando?
Creando impacto a través de arquetipos de data

Data engineers
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Son responsables de ofrecer a nuestros clientes soluciones escalables y robustas relacionadas con la creación de pipelines, plataformas, organización, gobernanza y calidad de datos. Tienen experiencia en tecnologÃas en la nube, locales y en procesos de migración.

Data architects
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Son responsables de diseñar arquitecturas de referencia que cubren aspectos clave de la gestión de datos, gobernanza, dominios, modelado, integración, seguridad, cumplimiento normativo, entre otros. Lideran procesos como descubrimiento, planificación, estudios de viabilidad y recomendación de marcos, prácticas y herramientas en el mundo de los datos para alcanzar los objetivos de negocio de manera más eficiente.

Data scientists
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Identifican oportunidades de negocio y cómo responder a ellas mediante el uso aplicado de datos, maximizando asà los resultados de las y los clientes. Tienen un rol estratégico tanto desde el punto de vista técnico como empresarial, proponiendo el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, junto con algoritmos y métricas de éxito que permitan evaluar los resultados de los modelos en producción a futuro.

ML engineers
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Proveen los componentes técnicos necesarios para habilitar los principios de CD4ML, como herramientas para la versión de experimentos, repositorios de datos, mats de automatización y capas de integración con entornos productivos. Trabajan estrechamente con cientÃficas y cientÃficos de datos, evaluando aspectos de escalabilidad y desempeño en los modelos propuestos.

Data analysts
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Son responsables de realizar análisis complejos, proponer indicadores clave de negocio y generar soluciones analÃticas que apoyen a las y los clientes en la creación de valor. Tienen experiencia transformando datos en insights mediante el entendimiento del negocio y la creación de tableros automatizados que muestran resultados y facilitan la toma de decisiones.
La vida en ÷ÈÓ°Ö±²¥ como profesional de data
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Descubre más sobre la vida en ÷ÈÓ°Ö±²¥ como profesional de data de Clara Brünn, Data Scientist, Ina Iovitoiu, Data Scientist, Inna Zykova, Data Engineer y Javier Molina Sanchez, Lead Data Engineer. Desde elegir ÷ÈÓ°Ö±²¥ hasta cómo es trabajar aquà como profesional de data, detalles sobre su trabajo en proyectos y consejos para aquellas personas que piensan en traer sus habilidades de datos a ÷ÈÓ°Ö±²¥: esta es una gran visión sobre ser profesional de data en ÷ÈÓ°Ö±²¥.
¿En qué tipo de proyectos de Data e IA estás trabajando en ÷ÈÓ°Ö±²¥?
¿Qué consejo tienes para alguien que explora Data e IA en ÷ÈÓ°Ö±²¥?
¿Por qué elegiste ÷ÈÓ°Ö±²¥ para desarrollar tu carrera en Data e IA?
¿Cómo es trabajar en Data e IA en ÷ÈÓ°Ö±²¥?
Personas con quienes podrÃas trabajar

Javier Molina Sánchez
Senior Data Consultant, Spain
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Me considero una persona que siempre está aprendiendo y buscando mejorar continuamente. En el mundo del software, esto es algo que puedes hacer todos los dÃas gracias a los retos que enfrentas, y por eso decidà estudiar IngenierÃa en Computación.
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Me unà a ÷ÈÓ°Ö±²¥ como Senior Developer en 2019 porque querÃa llevar mi carrera al siguiente nivel. Aquà he aprendido muchÃsimas prácticas, metodologÃas y técnicas, entre otras cosas, gracias a personas increÃbles.
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Sin embargo, no me veo como el tÃpico desarrollador que programa en un cuarto oscuro, solo y sin interacción humana. Me encanta hablar con las personas, interactuar y entender los diferentes puntos de vista. Pero, sobre todo, me apasiona entender el negocio para llevar el producto en el que trabajamos al siguiente nivel.

Kelsey Bayer
Lead Data Engineer, Munich
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Kelsey es Lead Data Engineer en ÷ÈÓ°Ö±²¥, con experiencia en acústica de laboratorio (lingüÃstica) y actualmente trabaja como Software Developer, Cloud Infrastructure Specialist e Data Engineer. Le apasiona ayudar a clientes a desarrollar productos que resuelvan problemas reales y validados del negocio, construyendo soluciones de manera pragmática y moderna, y entrenando equipos en comportamientos de alto rendimiento.
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Habla con Kelsey sobre prácticas sostenibles (tanto tecnológicas como no tecnológicas) en la era del cambio climático o sobre cómo los datos pueden contribuir a abordar este tema urgente a nivel global.

Tiankai Feng
Head of Data Strategy & Data Governance Services, Europe
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Soy el Head of Data Strategy & Data Governance Services en ÷ÈÓ°Ö±²¥ Europe. Después de trabajar más de una década en análisis de datos, gobernanza y estrategia de datos, descubrà una pasión especial por la dimensión humana de los datos: colaboración, comunicación y creatividad.
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Me gusta hacer que los datos sean más comprensibles, accesibles y divertidos a través de la música y los memes. Los datos deben desafiar nuestras suposiciones e instintos de vez en cuando. Si no lo hacen, algo está mal.

Los datos deberÃan desafiar nuestras suposiciones e instintos de vez en cuando. Y si no lo hacen, algo está mal.
Los datos deberÃan desafiar nuestras suposiciones e instintos de vez en cuando. Y si no lo hacen, algo está mal.
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Es difÃcil encontrar recomendaciones técnicas detalladas para implementar Data Mesh. ÷ÈÓ°Ö±²¥ actualmente está apoyando a una gran empresa manufacturera europea en su viaje hacia Data Mesh, utilizando una pila tecnológica concreta: Databricks en Azure. En esta charla aprenderás sobre ejemplos concretos de bibliotecas y servicios que usamos para implementar los principios de Data Mesh. También compartiremos lecciones, obstáculos que enfrentamos y cosas que encontramos que faltaban.
Liberando valor de los datos y la inteligencia artificial a gran escala
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En este webinar, expertos de ÷ÈÓ°Ö±²¥ analizan los beneficios de usar el enfoque de Data Mesh y las desventajas de un sistema de gestión de datos centralizado, basándose en proyectos de datos del mundo real.