Principales deberes y responsabilidades

Desarrolle y mantenga procesos ETL sólidos, eficientes y escalables para tareas de extracción, transformación y carga de datos. Diseñe, implemente y optimice modelos de datos para cumplir con los requisitos comerciales y garantizar la integridad y precisión de los datos. Colabore con equipos multifuncionales, incluidos científicos de datos, ingenieros de software y analistas de negocios, para comprender las necesidades de datos y proporcionar soluciones relacionadas con los datos. Realice análisis de datos para identificar y resolver problemas de calidad de datos, inconsistencias y cuellos de botella de rendimiento. Cree y mantenga la arquitectura de pipeline de datos para permitir la ingesta de datos de varios orígenes en el almacenamiento de datos o el lago de datos. Trabaje en estrecha colaboración con las partes interesadas para comprender los objetivos empresariales, identificar oportunidades relacionadas con los datos y proporcionar información procesable. Desarrollar y mantener la documentación relacionada con los procesos de datos, los modelos de datos y la arquitectura del sistema. Colaborar con el equipo de Data Governance para garantizar el cumplimiento de la normativa de privacidad de datos e implementar las medidas de seguridad adecuadas.

 

Cualificaciones deseadas

Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Sistemas de Información o un campo relacionado. Experiencia laboral demostrada (3 años) como Ingeniero de Datos o en un puesto similar.  Sólidos conocimientos y experiencia con procesos ETL, modelado de datos y conceptos de almacenamiento de datos. Competente en SQL, con la capacidad de escribir consultas complejas y optimizar su rendimiento. Experiencia en el lenguaje de programación Python y sus bibliotecas de datos asociadas (por ejemplo, Pandas, NumPy) para la manipulación y el análisis de datos. Conocimiento profundo de los sistemas de bases de datos relacionales (por ejemplo, PostgreSQL, MySQL) y experiencia en técnicas de optimización de consultas. Familiaridad con la plataforma en la nube Azure y experiencia con sus servicios de datos (por ejemplo, Azure Data Factory).