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Analytics Engineer Data Bricks (English: Fluent)
DHL —Ciudad de México, CDMX
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Senior Specialist IT Solution Architect
Nestlé IT —Granada, CDMX
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3d
Consultor Databricks Senior
NetPartners International —Ciudad de México, CDMX
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Hogares Unión —Ciudad de México, CDMX
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Senior Clinical Data Engineer (LATAM)
Precision for Medicine —Ciudad de México, CDMX
- Home Office (Desde casa)
- Administración de personal
- Inglés
- SQL
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Data Operations Analyst
Cognizant —Colonia Polanco, CDMX
0–1 years of experience in data operations, data analysis, or a related analytical area. Basic understanding of data validation, reconciliation, or master data…
Associate Data and Insight Analyst (bilingual)
Cotiviti —Ciudad de México, CDMX
Understands claims data, how data is stored in analytical platforms, and how to use and apply claims data in the validation of payment accuracy concepts and…
$30,000 a $36,000 por mes

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Usabilidad
Experiencia en almacenamiento
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Acerca de DHL:

Somos la empresa líder en logística más grande del mundo, creamos una ventaja competitiva para nuestros clientes al brindarles soluciones logísticas basadas en nuestro almacenamiento, transporte y servicios integrados estandarizados a nivel mundial. Nuestra gente es nuestro mayor activo. Estamos certificados como una empresa Great Place to Work. En DHL encontrarás una cultura que abraza la diversidad, la colaboración; potencializa tus fortalezas y genera confianza a través de nuestros valores respeto y resultados. Un mundo impulsado por la logística. Una empresa impulsada por nuestra gente

Objetivo del Puesto

La persona Analytics Engineer será responsable de transformar datos crudos provenientes de múltiples sistemas y áreas (transporte, almacén, IT, etc.) en modelos estructurados y confiables, alineados con los estándares globales o desarrollando nuevos modelos cuando no existan. Este rol conecta la comprensión del negocio con prácticas sólidas de ingeniería de datos, asegurando calidad, gobernanza y escalabilidad en la entrega de productos analíticos para México y LATAM. Trabajará principalmente con Databricks, SQL, PySpark, Python y Azure, siendo clave en la estandarización y reutilización de modelos que habiliten eficiencia y valor para la organización.

Actividades Principales

- Transformar y organizar grandes volúmenes de datos en modelos estructurados alineados con la arquitectura global. - Desarrollar procesos de transformación escalables utilizando Databricks (SQL/PySpark) y Azure Data Services. - Diseñar pipelines eficientes, optimizando costos y rendimiento, cumpliendo con SLAs y ventanas de cómputo. - Garantizar que los modelos cumplan con estándares de gobernanza, seguridad, documentación y certificación. - Evaluar fuentes de datos, identificar problemas de calidad y definir lógica de transformación para asegurar confiabilidad. - Proponer patrones y plantillas reutilizables que agilicen futuras iniciativas de analítica y digitalización. - Crear documentación técnica y de negocio (lineage, reglas, restricciones, supuestos). - Implementar validaciones de calidad y pruebas automatizadas. - Colaborar con equipos de negocio y operaciones para reflejar procesos reales en los modelos. - Comunicar decisiones técnicas y conceptos complejos a stakeholders no técnicos. - Participar en la comunidad de Analytics & Data, compartiendo conocimiento y mejores prácticas. Trabajar con equipos regionales y globales para co-desarrollar soluciones tecnológicas.

A Quién Buscamos

Perfil Técnico: • Mínimo 3+ años en ingeniería analítica, BI o modelado de datos, idealmente en entornos logísticos o de cadena de suministro. • Dominio de SQL, Databricks, PySpark, Delta Lake y entornos cloud (preferentemente Azure). • Experiencia en diseño y mantenimiento de modelos de datos y pipelines de transformación. • Conocimiento en prácticas de productos de datos: documentación, certificación, pruebas, gobernanza. • Deseable familiaridad con datos de transporte, almacén o logística. • Conocimiento de herramientas de visualización (Power BI, Tableau) es un plus. Perfil Funcional: • Capacidad para traducir reglas de negocio en modelos y lógica de transformación. • Habilidades de colaboración e influencia sin autoridad en equipos técnicos y de negocio. • Comunicación clara y storytelling para explicar estructuras y decisiones de modelado. Educación y Calificaciones: • Licenciatura en Ciencias de Datos, Ingeniería, Sistemas, Matemáticas Aplicadas o áreas afines. • Certificaciones en Databricks, Azure o modelado de datos son un plus. • Inglés intermedio-avanzado. Cómo Mediremos Tu Éxito: • Mejora medible en la calidad y confiabilidad de los datos. • Eficiencia habilitada por modelos estandarizados y reutilizables. • Frecuencia de productos de datos replicados en otros proyectos o regiones. • Entrega puntual de componentes de modelado y productos de datos. • Cumplimiento con estándares de documentación, gobernanza y certificación. • Satisfacción de stakeholders con la usabilidad y confiabilidad de los productos de datos.

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