INGENIERO DE DATOS

Tu talento merece los mejores beneficios

• Prestaciones de ley

• Salario competitivo

• Fondo de Ahorro

• Descuentos en compras de muebles y ropa

• Aguinaldo

• Vacaciones

• Prima vacacional

• Reparto de utilidades

• Día libre de cumpleaños

• Club de protección familiar

• Becas y programas educativos

• Útiles escolares para tus hijos

• Ambiente de trabajo agradable

• Entre otros beneficios y prestaciones
  

Tu impacto en la organización

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos para BI: Crear y optimizar procesos ETL/ELT para integrar, transformar y cargar datos en plataformas de BI.

• Modelar datos para soluciones analíticas: Diseñar y mantener modelos de datos que faciliten la creación de reportes, dashboards e informes de KPIs.

• Garantizar la calidad y consistencia de los datos: Asegurar la precisión, limpieza y coherencia de los datos utilizados en soluciones de BI.

• Optimizar consultas y consultas de BI: Trabajar en la optimización de consultas SQL y asegurar un rendimiento eficiente en la obtención de datos para análisis.

• Colaborar con equipos de analistas y BI: Colaborar con analistas de datos y equipos de BI para desarrollar visualizaciones, informes y paneles de control accesibles para los tomadores de

• decisiones.

• Automatizar flujos de trabajo y procesos de BI: Implementar y automatizar procesos de datos recurrentes, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de entrega.

• Gestionar e integrar diversas fuentes de datos: Integrar y combinar múltiples fuentes de datos estructurados y no estructurados para crear soluciones BI coherentes y accesibles.

• Brindar soporte en la toma de decisiones basada en datos: Proveer insights a partir de datos para apoyar decisiones clave del negocio, incluyendo la identificación de tendencias y patrones.

  ¿Qué perfil buscamos?

• Escolaridad: Licenciatura o Ingeniería en Informática, Actuaría, Sistemas Computacionales, Matemáticas o Ingeniería Industrial.

• Experiencia requerida: De 2 a 4 años en ingeniería de datos con un enfoque en la integración, transformación y visualización de datos para BI, diseño y mantenimiento de pipelines ETL/ELT utilizando herramientas como Talend, Apache NiFi, SSIS, o similares, experiencia en la creación y mantenimiento de modelos de datos para plataformas de BI. Trabajo con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) para el almacenamiento y procesamiento de datos.

• Conocimiento en la gestión de calidad y gobernanza de datos, asegurando que los datos utilizados en BI sean precisos, limpios y accesibles.

• SQL: Nivel intermedio-alto a avanzado para optimización de consultas complejas.

• Python / Scripting: Nivel intermedio-alto con fundamentos sólidos de desarrollo.

• Cloud Computing: Experiencia previa con entornos Cloud, preferentemente GCP (Google Cloud Platform

• Pipelines ETL/ELT: Experiencia en diseño y mantenimiento usando herramientas como Apache NiFi, Talend, SSIS o scripts personalizados

• Inglés: Nivel intermedio

1, Diseñar y desarrollar modelos lógicos y físicos de datos inteligentes para apoyar en la implementación de un correcto almacenamiento,administración, procesamiento,seguridad y gobernanza de los datos.
2, Ejecutar los diferentes requerimientos de negocio solicitados en función de datos inteligentes para el desarrollo de una solución precisa y exacta acorde a las problemáticas y necesidades de Servicios Financieros.
3, Supervisar y ajustar los sistemas de datos, identificar y resuelver cuellos de botella en el rendimiento e implementar estrategias de indexación y almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento de las consultas.
4, Realizar procesos de ETL ́s (extracción, transformación,carga de datos) para la manipulación,preparación y automatización de datos que puedan ser explotados por diferentes áreas de Servicios Financieros en procesos analíticos.
5, Elaborar, probar y mantener las diferentes arquitecturas en conjunto con los Arquitectos de Datos con el objetivo de almacenar modelos analíticos en ambientes de desarrollo, pruebas y producción para crear los conjuntos de datos y sus procesos acorde a estas arquitecturas.
6, Elaborar las actividades de la ingeniería de características (feature engineering) para construir las variables inteligentes.
7, Realizar en conjunto con el equipo de Científico de Datos los lineamientos para la selección de fuentes y tipos de datos a integrar a las diferentes tematicas de negocio para llevar a cabo los análisis de los productos y servicios que requieran contribución por parte de Ciencia de Datos.
8, Elaborar actividades de soporte sobre las infraestructuras de datos analíticos para asesorar y dar un mantenimiento óptimo a las mismas.
9, Establecer los lineamientos de gobernanza de datos y la implementación de los algoritmos correspondientes que nos permitan llevar a cabo análisis de los datos, desarrollar aplicaciones analíticas y fortalecer la toma de decisiones automatizadas para asegurar la calidad de los datos.
10, Transformar datos sin procesar en un formato utilizable mediante la aplicación de técnicas de limpieza, agregación, filtrado y enriquecimiento de datos para que puedan ser utilizados por los usuarios finales en sus análisis.