Ingeniero de datos - Python Expert

Responsabilidades

1. Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes utilizando Python.
2. Construir, automatizar y optimizar procesos ETL/ELT usan Python para la ingesta, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes.
3. Desarrollar soluciones de procesamiento de datos mediante librerías como Pandas, NumPy y PySpark.
4. Garantizar la calidad, consistencia, trazabilidad, monitoreo y disponibilidad de los datos.
5. Implementar validaciones y controles de calidad sobre los flujos de información.
6. Procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados mediante Python.
7. Diseñar e integrar soluciones mediante APIs REST, servicios web y conectores de datos, con Python.
8. Colaborar con equipos de analítica, ciencia de datos, desarrollo y negocio para traducir requerimientos en soluciones técnicas.
9. Participar en la definición e implementación de arquitecturas de datos sobre entornos cloud.
10. Apoyarse en herramientas de IA Generativa, Copilot y agentes inteligentes para acelerar el desarrollo, documentación y resolución de incidentes.
11. Documentar desarrollos, procesos, flujos de datos y buenas prácticas de ingeniería.
12. Interactuar directamente con clientes, entendiendo necesidades de negocio y proponiendo soluciones tecnológicas de valor.
13. Realizar optimización y monitoreo continuo del rendimiento de procesos y pipelines de datos.

Requisitos Técnicos

1. Experiencia sólida desarrollando soluciones de datos con Python.
2. Dominio de librerías para procesamiento y análisis de datos como Pandas, NumPy y PySpark.
3. Experiencia en desarrollo de procesos ETL/ELT y automatización de flujos de datos.
4. Conocimiento avanzado de SQL para consultas, transformaciones y optimización de rendimiento.
5. Experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, DynamoDB u otras).
6. Experiencia práctica con Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido de datos.
7. Conocimientos en transformación, limpieza, validación y enriquecimiento de datos.
8. Familiaridad con herramientas de orquestación y transformación como Apache Airflow, DBT, AWS Glue o similares.
9. Entendimiento de arquitecturas Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse.
10. Experiencia trabajando con servicios cloud, preferiblemente AWS (S3, Glue, Lambda, Athena, EMR, Redshift) o equivalentes en Azure/GCP.
11. Conocimiento en integración de sistemas mediante APIs REST y manejo de formatos JSON, CSV, Parquet y Avro.
12. Manejo de Git/GitHub/GitLab y aplicación de buenas prácticas de desarrollo y versionamiento.
13. Conocimiento de pruebas unitarias y aseguramiento de calidad para desarrollos Python.
14. Experiencia en ambientes Linux y gestión de entornos virtuales de Python.
15. Conocimiento deseable en Docker y despliegue de aplicaciones orientadas a datos.
16. Experiencia utilizando herramientas de automatización, observabilidad y monitoreo de procesos de datos.
17. Conocimientos en Control M y Data X (deseable).

Competencias Profesionales

• Alta capacidad analítica y orientación a la calidad de los datos.
• Pensamiento lógico y habilidades avanzadas de resolución de problemas.
• Comunicación clara y efectiva con equipos técnicos y usuarios de negocio.
• Experiencia en levantamiento de requerimientos y relacionamiento con clientes.
• Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios.
• Proactividad y orientación a la mejora continua.
• Autonomía, organización y responsabilidad en la entrega de resultados.
• Adaptabilidad a nuevas tecnologías y entornos dinámicos.
• Mentalidad de automatización y optimización de procesos.