Senior Data Engineer
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Summary
Build and optimize scalable data pipelines for a Latin American fintech marketplace, using Azure Data Factory, Databricks, and Data Lake Storage to feed analytics and decision-making.
Overview
finvero es el primer marketplace multilender de crédito al consumo en Latinoamérica. Contribuye al sector no bancarizado, cuenta con las tasas más bajas del mercado e impulsa a una mejor calidad de vida en los mexicanos. En finvero creemos firmemente en la inclusión financiera y los créditos justos, para mejorar la calidad de vida de los mexicanos. ¡Te estamos buscando!
Requisitos
- Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Ingeniería Informática o un campo relacionado.
- Se valorará positivamente un título de posgrado en áreas de análisis de datos o big data.
Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar e implementar pipelines de datos eficientes y escalables para la adquisición, transformación y carga de datos desde diversas fuentes hacia almacenes de datos usando herramientas como Azure DataFactory.
- Colaborar con los equipos de ciencia de datos y analítica para entender los requisitos de datos y proporcionar soluciones técnicas que permitan análisis eficientes.
- Optimizar el rendimiento de los sistemas de datos, identificando cuellos de botella, realizando ajustes y aplicando técnicas de escalado horizontal y vertical según sea necesario.
- Documentar y mantener la documentación técnica relevante, como diagramas de arquitectura, flujos de datos y procedimientos de configuración.
- Conocimiento en Arquitectura de Data.
Herramientas
- Azure
- Databricks
- Data Lake Storage
- SQL Database
Experiencia
- Experiencia práctica en la plataforma de servicios en la nube de Microsoft Azure, incluyendo Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Data LakeStorage, Azure SQL Database, entre otros
- Familiaridad con el despliegue y la administración de recursos en Azure, así como con la configuración y el monitoreo de soluciones de datos en la nube
- Conocimiento de las mejores prácticas de arquitectura y diseño de soluciones de datos en Azure, aprovechando las capacidades y servicios nativos de la plataforma
- Habilidades en la implementación y gestión de flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) utilizando herramientas específicas de Azure