Líder de Ingeniería de Datos

El Data Engineer Lead es responsable de diseñar, desarrollar y dar soporte a soluciones de datos que habilitan la generación de informes, la inteligencia de negocio y la analítica predictiva en toda la organización. El rol incluye modernizar informes manuales recurrentes convirtiendo libros de Excel, extracciones manuales de datos y procesos repetitivos en pipelines de datos automatizados y soluciones de BI escalables. Además, el rol es responsable de apoyar los procesos de producción de modelos predictivos del equipo, incluyendo la puntuación de modelos (model scoring), la preparación de datos de producción y la ejecución operativa confiable de los modelos analíticos.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos automatizados y soluciones analíticas.
• Automatizar procesos de reporting manuales y flujos de trabajo de datos repetitivos.
• Optimizar consultas SQL, modelos de datos y el rendimiento del procesamiento.
• Apoyar la preparación de datos de producción y el model scoring para la analítica predictiva.
• Monitorear la calidad de los datos, solucionar problemas en los pipelines y mejorar la fiabilidad.
• Colaborar con las partes interesadas de negocio y técnicas para entregar soluciones de datos escalables.
• Promover las mejores prácticas de ingeniería de datos e impulsar mejoras continuas.

Requisitos:

• Amplia experiencia como Data Engineer, Analytical Data Engineer, Analytics Engineer, BI Developer, Reporting Engineer o un rol similar, con un historial comprobado en el diseño, la automatización y la entrega de soluciones de reporting y analítica en producción.
• Experiencia en SQL Server y bases de datos. Sólidas habilidades de desarrollo en SQL Server y gestión de bases de datos, incluyendo la escritura de consultas complejas, la optimización del rendimiento y el soporte a cargas de trabajo de reporting y analítica en producción. Capacidad para traducir preguntas de negocio ambiguas en soluciones SQL eficientes, usando joins, funciones de ventana, CTEs y principios sólidos de modelado de datos.
• Programación y plataformas de datos modernas. Dominio de Python para automatización, procesamiento de datos y flujos de trabajo analíticos. Experiencia trabajando con Databricks para desarrollar, mantener y dar soporte a pipelines de datos y soluciones analíticas en producción.
• Desarrollo de Business Intelligence. Experiencia comprobada en el desarrollo de informes y dashboards con Tableau u otras herramientas de BI comparables. Capacidad para diseñar soluciones de reporting que el negocio utilice activamente y que comuniquen con claridad el propósito y el valor de cada informe.
• Automatización de extremo a extremo. Experiencia llevando procesos de reporting recurrentes de la ejecución manual a soluciones de producción automatizadas. Capacidad para determinar cuándo la lógica debe implementarse en SQL, Python u otra tecnología apropiada, con el fin de construir flujos de datos escalables y mantenibles.
• Producción de modelos predictivos. Experiencia apoyando los procesos de producción de modelos predictivos, incluyendo model scoring, preparación de datos de producción, programación de flujos de trabajo, monitoreo, resolución de problemas y garantía de la ejecución operativa confiable de los modelos analíticos.
• Ingeniería inversa y conciliación. Capacidad para interpretar un informe de Excel no documentado, incluidos sus filtros, joins, lógica de fechas y reglas de negocio, y reproducirlo con precisión. Enfoque disciplinado para conciliar los resultados con una línea base hasta explicar cada discrepancia.
• Comunicación con partes interesadas no técnicas. Capacidad para levantar requisitos y reglas de negocio con los responsables de los informes, que saben qué necesitan pero no cómo se construye.

Deseable:

• Amplia experiencia en Tableau (se aceptan diseños de informes sólidos en Power BI, Looker o similares)
• SQL Server u otras plataformas de datos de Microsoft
• Experiencia con Databricks en entornos de analítica en producción
• Modelado dimensional, incluyendo data marts de reporting, dimensiones conformadas y tablas de hechos compartidas
• Experiencia modernizando un portafolio de informes heredados en Excel
• Experiencia apoyando la producción de modelos predictivos o operaciones de machine learning en un entorno productivo
• Experiencia en hostelería, propiedad vacacional o reporting operativo

Nuestros beneficios y ventajas:

📚 Oportunidades de aprendizaje:

• Certificaciones en AWS (somos socios de AWS), Databricks y Snowflake.

• Acceso a rutas de aprendizaje de IA para mantenerte al día con las últimas tecnologías.

• Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptados a tu rol.

• Acceso a Udemy Business, con miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas.

• Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional.

🛫 Oportunidades de viaje para asistir a conferencias del sector y reunirte con clientes.

👩‍🏫 Mentoría y desarrollo:

• Planes de desarrollo profesional y programas de mentoría para ayudarte a dar forma a tu trayectoria.

🎁 Celebraciones y apoyo:

• Recompensas en días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales.

• Equipo proporcionado por la empresa.

⚖️ Opciones de trabajo flexibles para ayudarte a encontrar el equilibrio adecuado.

Otros beneficios pueden variar según tu ubicación en LATAM. Para obtener información detallada sobre los beneficios aplicables a tu ubicación específica, consulta con uno de nuestros reclutadores.

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Publicado originalmente en Himalayas