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Data Engineer

Summary

Build and maintain ETL pipelines and SQL databases to consolidate procurement data, then create Qlik/Power BI dashboards that track spending, cash flow, and supplier performance for strategic decisions.

Objetivo

Objetivo: Estructurar y automatizar el flujo de información crítica del área de Procurement, generando visibilidad consolidada sobre datos de gasto, condiciones de pago, compromisos financieros y performance de proveedores. La información debe estar actualizada de forma automática y disponible en dashboards que faciliten decisiones tácticas y estratégicas.

Responsabilidades Principales

  • Diseñar, mantener y optimizar bases de datos que integren información desde ERPs, herramientas de abastecimiento, hojas de cálculo y fuentes externas.
  • Construir y automatizar pipelines ETL robustos y escalables.
  • Asegurar actualizaciones periódicas automáticas de la información crítica, minimizando tareas manuales.
  • Desarrollar dashboards interactivos que muestren:
  • Gasto consolidado por categoría, proveedor y sociedad.
  • Flujo de caja proyectado y condiciones de pago.
  • Oportunidades de ahorro y captura de valor.
  • Seguimiento a negociaciones clave.
  • Identificar patrones y tendencias en los datos mediante análisis exploratorios y/o predictivos, generando insights accionables para apoyar decisiones del negocio.

Nivel de educación

Profesional en Ingeniería de Software, Ingeniería de Datos o Ciencia de Datos, Estadística, Economía, Ingeniería Industrial o afines, con énfasis en ingeniería de datos y/o ciencia de datos. Deseable en Analítica de Negocios, Finanzas o Supply Chain.

Experiencia

Mínimo 3 años de experiencia en roles relacionados con análisis de datos, ingeniería de datos o desarrollo de soluciones analíticas. Experiencia demostrada conectando fuentes de datos diversas, automatizando procesos y visualizando información para áreas de negocio.

Conocimiento específico en

  • Bases de datos: Conocimiento avanzado en SQL
  • Programación: Manejo de Python para automatización, ETL y análisis
  • Visualización: Desarrollo de dashboards en Qlik (preferible), Power BI o Tableau
  • Procesos de datos: Construcción de pipelines y automatización de flujos de datos diarios

See also