Misión

¿Te apasiona transformar datos en soluciones estratégicas? Únete a nuestro equipo como Especialista en Ingeniería de Datos Cloud y participa en proyectos de modernización, integración y transformación de datos sobre plataformas cloud con énfasis en Databricks y ecosistemas de datos empresariales. Trabajarás de la mano con equipos de Data Analytics, Data Science, Arquitectura y Negocio para desarrollar soluciones escalables, seguras y de alto rendimiento, garantizando la calidad, disponibilidad y gobierno de los datos que impulsan la toma de decisiones y las iniciativas de inteligencia artificial de la organización.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos utilizando Databricks, Python, PySpark y herramientas cloud, garantizando la disponibilidad, calidad y rendimiento de la información.
• Diseñar y ejecutar procesos de ingesta de datos desde múltiples fuentes estructuradas, semi-estructuradas y no estructuradas, incluyendo bases de datos relacionales, APIs, archivos planos, servicios cloud y mecanismos de CDC (Change Data Capture).
• Implementar procesos ETL y ELT para grandes volúmenes de información (Big Data), asegurando estándares de calidad, trazabilidad, monitoreo y rendimient 
• Desarrollar y optimizar soluciones de almacenamiento en Data Lakes y plataformas analíticas basadas en Delta Lake, aplicando buenas prácticas de organización, particionamiento y optimización de datos.
• Implementar procesos de automatización, despliegue y versionamiento mediante herramientas de DevOps, CI/CD e Infraestructura como Código (IaC), garantizando la estabilidad y escalabilidad de las soluciones desarrolladas.
• Participar en proyectos de modernización de plataformas de datos, migración a entornos cloud e integración de nuevas fuentes de información para iniciativas analíticas, operativas y de inteligencia artificial.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para comprender necesidades de negocio, definir soluciones de datos y asegurar la entrega oportuna de proyectos de ingeniería de datos.
• Aplicar principios de gobierno de datos relacionados con calidad, linaje, catalogación, anonimización, gestión de metadatos y control de acceso a la información.

Requisitos

Formación académica

Profesional en Ingeniería de Sistemas Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación Matemáticas, Estadística, Ingeniería Electrónica o carreras afines

Experiencia profesional

• Mínimo 4 años de experiencia en roles relacionados con Ingeniería de Datos.
• Experiencia demostrable en desarrollo de soluciones con Databricks.
• Experiencia en construcción de procesos ETL/ELT, integración de datos y proyectos de analítica de datos.
• Experiencia en trabajo con grandes volúmenes de información (Big Data).

Conocimientos Adicionales:

Databricks

• Desarrollo de soluciones sobre Databricks.
• Databricks Jobs.
• Notebooks.
• Delta Lake.
• Unity Catalog.
• Optimización y monitoreo de cargas de datos.

Procesamiento de datos

• Diseño e implementación de procesos ETL y ELT.
• Procesamiento de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
• Integración mediante APIs.
• Procesamiento Batch y CDC.

Entornos Cloud

• Experiencia en plataformas cloud, preferiblemente Azure.
• Conocimiento de Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage y servicios de integración de datos.
• Se valorará experiencia en AWS o Google Cloud Platform.

Lenguajes de programación

• Dominio de Python.
• PySpark para procesamiento distribuido.
• SQL avanzado.

Bases de datos

• Conocimientos en bases de datos relacionales y NoSQL.
• Modelamiento de datos para entornos analíticos

DevOps y automatización

• Azure DevOps.
• CI/CD.
• Databricks Asset Bundles.
• Infraestructura como Código (IaC).

Gobierno de datos

• Calidad de datos.
• Catalogación.
• Gestión de metadatos.
• Anonimización y protección de datos.

Inglés técnico

• Capacidad para comprender documentación técnica especializada.

Consideraciones Especiales

• Modalidad de trabajo: 100% Remoto.
• Disponibilidad ocasional para asistir a eventos, congresos, capacitaciones o encuentros corporativos.
• Participación en proyectos de TD e IA.