Desarrollar las capas de integración de datos (Recopilación, Limpieza y transformación)
Automatización de procesos para la recopilación, transformación y análisis de datos de forma regular
Diseñar la forma en que se extraerán los datos de sistemas de origen como CRM, ERP, etc
Gestión de la calidad de los datos, definición de métricas e implementación de controles de calidad
Optimización del rendimiento, indexación, particionamiento y optimización de consultas
Documentación técnica y de usuario finales
Mantenimiento, monitoreo y mejora continua de los procesos de ingeniería.
Diseñar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT) para transformar información de diversas fuentes en estructuras accesibles para analistas y científicos de datos.
Automatizar procesos de ingesta.
Colaborar estrechamente con analistas, científicos de datos y áreas de negocio para asegurar la disponibilidad y confiabilidad de la información.
Educación y Formación: Ingeniero en Sistemas, Ciencias de la computación.
Experiencia: Mínimo 2 a 4 años en diseño e implementación de pipelines de datos, bases de datos o arquitecturas analíticas.
Habilidades Interpersonales: Pensamiento estructurado y capacidad de resolución de problemas complejos.
Atención al detalle y alto sentido de responsabilidad técnica. Colaboración efectiva en equipos multidisciplinarios. Capacidad de documentar y comunicar soluciones técnicas de manera clara.
Competencias técnicas del puesto: Lenguajes de programación (Python, SQL, Scala o Java). Bases de datos relacionales (SQL Server) y NoSQL (MongoDB, Cassandra). Plataformas cloud (Azure Data Factory, AWS Glue, Google Dataflow, BigQuery, Snowflake). Conocimientos en modelado de datos, performance tuning y versionamiento de scripts (Git).
Conocimientos específicos: Fundamentos de arquitectura de datos y diseño de data lakes/data warehouses. Procesamiento de datos en batch y en tiempo real. Seguridad, cifrado y manejo ético de datos personales. Deseable: conocimientos básicos de ciencia de datos y BI.
