Descripción del puesto

👨‍💻👩‍💻 Misión del puesto: Guiar el diseño, implementación y optimización de arquitecturas y pipelines de datos en la nube, garantizando la calidad, integridad y seguridad de los datos, para impulsar soluciones de analítica avanzada que generen insights valiosos y mejoren la toma de decisiones basada en datos en la organización.

📋 Principales Funciones:

• Diseñar, implementar y mantener arquitecturas de datos en la nube utilizando servicios de Azure como Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Factory, entre otros.
• Desarrollar y optimizar pipelines de datos para la ingesta, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos.
• Colaborar con equipos de analítica y científicos de datos para comprender los requisitos de datos y proporcionar soluciones técnicas adecuadas.
• Participar en la creación y mantenimiento de modelos de datos y esquemas de almacenamiento para garantizar la integridad, calidad y seguridad de los datos.
• Implementar prácticas de monitorización y optimización de rendimiento para garantizar la eficiencia operativa de los sistemas de datos.
• Investigar y evaluar nuevas tecnologías y herramientas relacionadas con la gestión y procesamiento de datos en la nube.

Requisitos

💻 Estudios: Graduados en Ingeniería en Computación, Sistemas, Matemáticas o carreras relacionadas.

🏛 Experiencia: Tres años de experiencia comprobable en el diseño e implementación de pipelines de datos utilizando herramientas como Azure Data Factory, Apache Spark, Databricks etc y trabajando con tecnologías de la nube Azure (AWS opcional).

🧠 Conocimientos en:

• Arquitecturas de datos, modelado de datos y diseño de bases de datos.

• Dominio de lenguajes de consulta y programación como SQL, Python, Scala, etc.

• Optimización de rendimiento y escalabilidad de sistemas de datos.

• Familiaridad con prácticas de calidad de datos y seguridad de datos en entornos bancarios.

• Experiencia en la catalogación y gestión de metadatos para facilitar la trazabilidad y comprensión de los conjuntos de datos.

• Implementación en sistemas de monitorización, logging y versionamiento, incluyendo herramientas como Git, para garantizar la integridad y disponibilidad de los datos.

• Conocimiento de MLOps y capacidad para trabajar en el despliegue de modelos, incluyendo despliegue y monitorización de pipelines de machine learning.

Beneficios

• Sueldo competitivo 💲
• Beneficios de ley 💰
• Beneficios corporativos (seguro médico privado, utilidades, alimentación, uniformes, etc) 💹
• Oportunidades de crecimiento y ascenso 🚀
• Capacitación continua 📚
• Día libre por tu cumpleaños. 😎