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Tareas y Responsabilidades
Show originalEstamos buscando un(a) Ingeniero(a) de Datos Semi-Senior para trabajar en la construcción, mantenimiento y evolución de pipelines de datos, garantizando la integración de múltiples fuentes, así como la calidad, confiabilidad y disponibilidad de la información para respaldar análisis y toma de decisiones.
El profesional será responsable de desarrollar procesos ETL/ELT, implementar buenas prácticas de ingeniería de datos, apoyar iniciativas de gobernanza y preparar datos para consumo analítico por soluciones de BI y dashboards. También trabajará en la automatización de procesos, versionado de código y desarrollo de soluciones alineadas con prácticas ágiles.
Habilidades y Experiencia
Requisitos Obligatorios- Título universitario completo en Tecnología de la Información, Ingeniería, Ciencias de la Computación o áreas afines;
- Experiencia mínima de 4 años como Ingeniero(a) de Datos o en funciones relacionadas;
- Conocimiento y experiencia en:
- Desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos (ETL/ELT);
- SQL avanzado;
- Modelado de datos;
- Bases de datos relacionales;
- Python para transformación, automatización e integración de datos;
- Versionado de código con Git;
- Metodologías ágiles (Scrum y/o Kanban).
- Conocimiento en gobernanza de datos;
- Experiencia con metadatos, linaje de datos y estandarización;
- Conocimiento en controles de calidad y trazabilidad de datos;
- Familiaridad con prácticas de seguridad por diseño (Security by Design);
- Experiencia en la preparación de datos para herramientas de BI y construcción de dashboards.
- Desarrollar, mantener y optimizar pipelines de datos (ETL/ELT);
- Integrar datos provenientes de diferentes fuentes, garantizando su calidad y consistencia;
- Implementar procesos de transformación, automatización e integración utilizando Python;
- Desarrollar y optimizar consultas SQL y modelos de datos;
- Aplicar buenas prácticas de ingeniería, gobernanza y versionado de código;
- Implementar controles de calidad, trazabilidad y seguridad de los datos;
- Preparar conjuntos de datos para consumo analítico, apoyando soluciones de BI y dashboards;
- Trabajar de forma colaborativa en equipos ágiles, contribuyendo a la evolución continua de las soluciones.
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