Ingeniero(a) de Datos

PROPÓSITO

Asegurar la toma de decisiones informadas y la ejecución impecable de los proyectos estratégicos de mercadeo. Su misión es doble: por un lado, gestionar el ciclo de vida de los datos de mercadeo, desde su captura y gobernanza hasta su visualización y análisis avanzado; y por otro, liderar la gestión de proyectos clave, garantizando que las iniciativas se ejecuten con rigor, en tiempo y dentro del presupuesto, para maximizar su impacto en el negocio.

 

RESPONSABILIDADES

Inteligencia de Datos y Analítica de Mercadeo:

• Centralizar y gobernar las distintas fuentes de datos de mercadeo (ventas, consumidor, medios) para construir y mantener un repositorio de información confiable para toda la organización.

• Implementar y administrar las herramientas de visualización (ej. Power BI), desarrollando tableros de control (dashboards) que permitan el seguimiento en tiempo real de los principales KPIs de mercadeo.

• Auditar y refactorizar los flujos de datos actuales para eliminar fallos recurrentes y cuellos de botella.

• Automatizar la entrega de datasets limpios y enriquecidos (Feature Engineering pipelines).

• Implementar monitoreo y alertas automáticas sobre la calidad del dato (Data Observability). Si un dato falla, el ingeniero debe saberlo antes que el Director de Marketing.
  
  

Gestión de Proyectos Estratégicos de Mercadeo (PMO):

• Definir el alcance, cronograma, presupuesto y recursos de los proyectos, asegurando la alineación y el compromiso de todos los equipos involucrados.

• Realizar un seguimiento riguroso del avance de las iniciativas, identificando proactivamente los riesgos, gestionando las desviaciones y comunicando el estatus a los líderes del área.

• Fomentar la adopción de metodologías y buenas prácticas de gestión de proyectos en los equipos de mercadeo.
  
  

 

CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES

• Manejo avanzado de herramientas de visualización de datos como Power BI o Tableau.

• Desarrollar pipelines resilientes que ingesten datos de fuentes heterogéneas (Google Ads, Meta Ads, Salesforce/HubSpot, Google Analytics 4, bases de datos transaccionales)

• Conocimiento sólido de lenguajes de consulta de bases de datos (SQL, BigQuery, Postgress).

• Capacidad para desarrollar modelos analíticos y estadísticos. Deseable conocimiento en Python o R.

• Almacenamiento & Cómputo: AWS S3, AWS Redshift o Snowflake (sobre AWS).

• Procesamiento: AWS Glue, EMR, o AWS Lambda (Python).

• Orquestación: Apache Airflow (Managed Workflows for Apache Airflow - MWAA) o AWS Step Functions.

• Organización y Planificación: Capacidad excepcional para gestionar múltiples tareas y proyectos en paralelo, priorizar eficazmente y cumplir con los plazos establecidos.

• Comunicación Efectiva: Habilidad para traducir conceptos técnicos a audiencias no técnicas y para reportar el estado de los proyectos de forma clara y concisa.

• Resolución de Problemas: Proactividad para identificar obstáculos y proponer soluciones efectivas tanto en el ámbito de datos como en la gestión de proyectos.
  
  

 

EXPERIENCIA

Mínimo 4 años de experiencia en roles de ingeniero de datos, inteligencia de negocios, ciencia de datos. Plus, experiencia en consumo masivo o consultoría.