Ingeniero de datos - Standard

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes.
• Construir y optimizar procesos ETL/ELT para la ingesta, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes.
• Garantizar la calidad, consistencia, trazabilidad y disponibilidad de los datos.
• Procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Colaborar con equipos de analítica, ciencia de datos y negocio para entender requerimientos y traducirlos en soluciones técnicas.
• Participar en la definición de arquitecturas de datos en la nube.
• Apoyarse en herramientas de IA generativa y agentes inteligentes para acelerar el desarrollo, análisis y resolución de problemas.
• Documentar desarrollos, flujos y buenas prácticas.
• Interactuar directamente con el cliente, entendiendo sus necesidades y proponiendo soluciones de valor.

Requisitos

• Experiencia sólida en bases de datos SQL.
• Conocimientos y experiencia en bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, DynamoDB u otras).
• Dominio de Python y Scala para manipulación y procesamiento de datos.
• Experiencia práctica con Apache Spark (Spark SQL, DataFrames, optimización de jobs).
• Conocimientos en transformación, limpieza, validación y enriquecimiento de datos.
• Familiaridad con herramientas y frameworks de ETL/ELT (Airflow, AWS Glue, DBT u otros).
• Entendimiento de arquitecturas de almacenamiento como Data Lake / Lakehouse.
• Experiencia en servicios de nube AWS (S3, EMR, Glue, Lambda, Redshift, Athena, entre otros).
• Conocimientos en Control M y Data X.
• Manejo de control de versiones (Git / GitHub) y buenas prácticas de desarrollo.
• Conocimientos en agentes de Inteligencia Artificial y uso de herramientas de IA generativa para apoyo técnico y productividad, tales como:
  • GitHub Copilot para asistencia en desarrollo y refactorización de código.
  • GPT (OpenAI) para generación de código, análisis de datos, documentación y troubleshooting.
  • Gemini (Google) u otras plataformas de modelos de lenguaje para exploración y soporte técnico.
  • Comprensión básica de cómo integrar o consumir modelos LLM vía APIs para casos de uso analíticos o de automatización.
• Se valora experiencia o conocimientos en Java.

• Alta capacidad analítica, con foco en la precisión y calidad de los datos.
• Comunicación clara y efectiva, tanto con perfiles técnicos como no técnicos.
• Experiencia trabajando directamente con clientes, levantando requerimientos y gestionando expectativas.
• Proactividad y orientación a la mejora continua.
• Capacidad de trabajo en equipo en entornos multidisciplinarios.
• Autonomía, organización y responsabilidad en la entrega de resultados.
• Adaptabilidad a entornos dinámicos y a nuevas tecnologías.