Áreas tecnológicas
El trabajo marcado en las líneas estratégicas de HispaVista Labs está soportado sobre diferentes herramientas, sistemas y entornos tecnológicos sobre los que se sustentan las diferentes soluciones que finalmente se ponen en marcha.
Todas las tecnologías que usamos en nuestro día a día están enmarcadas en 4 áreas principales que en algunos casos son complementarias mientras que en otros casos se solapan.
Data Science
Procesamiento de los datos, análisis de los mismos, segmentación de contenidos y aprendizaje a partir de los mismos.
Cloud Management
La conectividad ha facilitado una distribución de sistemas y una deslocalización de los mismos. El desarrollo del concepto de la nube sigue siendo un elemento clave.
Devices
El cambio en los origines de los datos ha llevado a un cambio en la forma en la que los almacenamos y los gestionamos.
Interfaces
La conectividad, llevada a nuevos dispositivos conlleva requerimientos de visualización nuevos que deben ser atendidos de modo personalizado
Capacitación
Los requerimientos en cuanto a capacitación en las diferentes tecnologías abarcan distintos ámbitos y que se ajustan a las nuevas tendencias del mercado.
Por ello, necesitamos personal experto y con conocimientos diversos que serán cubiertos por todo el equipo. En esta línea, los conocimientos requeridos son tan diversos como:
- Big data, Deep learning, q-learning (aprendizaje por refuerzo)
- Procesamiento de lenguaje natural y análisis semántico
- Procesamiento de imagen y video (codificaciones, etiquetado, filtrado)
- Análisis de datos (análisis en tiempo real, grandes volúmenes de datos,)
- Visualización de datos
- Almacenamiento noSQL (sistemas de almacenamiento para series temporales, para grafos, clave-valor, datos no estructurados, documentales, …)
- Motores de indexación y búsqueda (para textos, para imágenes, para datos no estructurados)
- Experiencia de usuario multidispositivo
- Desarrollos de alto rendimiento y escalables (críticos en tiempos de respuesta, y número de conexiones concurrentes)
- Nuevos modelos de negocio en la red, que surge de explotación de nuevos servicios, de infraestructuras, de consultoría.
Perfiles
Para todo ello, en Hispavista Labs contamos con tres grupos de perfiles técnicos enfocados en las siguientes áreas:
- Front-end, relacionado con la parte de representación, visualización de datos y experiencia de usuario (UX), aplicaciones móviles etc.
- El Back-end, centrado en el desarrollo y en la captación, almacenamiento y procesamiento de datos, eventos etc.
- El equipo de sistemas, orientado a la eficiencia, almacenamiento, escalabilidad y virtualización
Para lograr un equipo multidisciplinar que permita cubra los roles identificados como relevantes en el desarrollo del internet del futuro, buscamos un equipo que pueda cubrir todas las áreas, con el objetivo de tener en lugar de una “very well paid people” una “very high level company”.
Herramientas
Para lograr los objetivos marcados, y a un nivel más operativo indicar que el número y complejidad de las herramientas necesarias aumenta en la misma medida que evoluciona Internet. A continuación y a modo de ejmplo, mostramos algunas de las herramientas y sistemas que forman parte de nuestro kit agrupado por temáticas:
- Procesamiento de lenguaje natural: Freeling, Gate, Stanforf NLP Core, NLTK
- Procesamiento/análisis de imagen: openCV, VLFeat
- Machine learning: Weka, R (R, R Studio, R Evolution),PredictionIO, Mahout
- Deep Learning: Caffe, Theano, TensorFlow
- Big data: Spark, Hadoop, PredictionIO, Mahout, ESPER, Redis,
- Almacenamiento: MySQL, MariaDB, PosgreSQL, MongoDB, Redis, InfluxDB, OpenTSDB
- Virtualización: OpenStack, VMWare, Vagrant, Docker
- Desarrollo: Jenkins, Tomcat, Git, JIRA, Apache, Lighttp, Ngingx, HHVM, NodeJS, Spring