Ingeniero De Datos

Buscamos un(a) profesional con fuerte dominio técnico y pasión por los datos para unirse a nuestro equipo. Esta persona será responsable de diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos eficientes, así como colaborar con equipos multidisciplinarios para garantizar que la información fluya correctamente y esté disponible para su análisis y toma de decisiones.
Responsabilidades principales:Diseñar y desarrollar procesos ETL/ELT robustos y escalables.Escribir consultas SQL complejas y optimizadas para modelado y análisis de datos.Implementar pipelines de datos en Python con buenas prácticas de versionado, testing y documentación.Administrar y operar bases de datos relacionales, asegurando su integridad y rendimiento.Colaborar en el procesamiento de datos en la nube (principalmente AWS), utilizando servicios como S3, Lambda, Glue y Athena.Trabajar de la mano con analistas, científicos de datos y otros perfiles técnicos para traducir requerimientos del negocio en soluciones de datos eficientes.
Requisitos técnicos:Dominio avanzado de SQL para consultas complejas, optimización y modelado de datos.Experiencia sólida en Python para desarrollo de pipelines de datos.Conocimiento práctico en bases de datos relacionales.Experiencia en la construcción de procesos ETL/ELT.Conocimientos iniciales en almacenamiento y procesamiento de datos en AWS (S3, Lambda, Glue, Athena).Buen manejo de herramientas de control de versiones (Git), testing y documentación de código.
Requisitos deseables:Conocimientos en arquitecturas Big Data (data lakes, data warehouses, procesamiento batch y streaming).Familiaridad inicial con herramientas como Apache Spark, PySpark o Kafka.Conocimientos básicos en orquestadores como Airflow.Experiencia con motores de analítica como Redshift o similares.
Habilidades complementarias:Pensamiento analítico y enfoque en resolución de problemas.Buenas habilidades de comunicación para interactuar con equipos técnicos y de negocio.Capacidad de trabajo en equipo, colaboración e intercambio de conocimiento.Proactividad para identificar oportunidades de mejora en procesos de datos y arquitectura.