Engenheiro de Dados SR

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos para soportar indicadores, dashboards y análisis de negocio.
• Construir, optimizar y monitorear procesos ETL/ELT para la consolidación de datos provenientes de múltiples fuentes.
• Integrar datos de sistemas internos y externos, garantizando consistencia, confiabilidad y escalabilidad.
• Automatizar cargas, transformaciones y rutinas de actualización de los datos utilizados en los paneles de gestión de Flotas.
• Estructurar y evolucionar la arquitectura de datos necesaria para soportar indicadores operacionales, comerciales y de consumo.
• Desarrollar y mantener Data Marts, capas analíticas y modelos de datos orientados al consumo por BI y Analytics.
• Implementar mecanismos de monitoreo, observabilidad y control de calidad de los datos.
• Apoyar la definición e implementación de la gobernanza de datos, incluyendo estandarización, trazabilidad y catálogo de datos.
• Garantizar la disponibilidad y confiabilidad de la información utilizada por los dashboards e indicadores de negocio.
• Trabajar en conjunto con los equipos de BI, Analytics, Producto, Comercial y Operaciones para viabilizar soluciones analíticas escalables.
• Apoyar la automatización de los principales KPIs utilizados en la gestión de las Flotas.
• Definir procesos que reduzcan intervenciones manuales y aumenten la eficiencia operacional de la gestión de datos.
• Implementar buenas prácticas de seguridad, control de accesos y gestión del ciclo de vida de los datos.
• Contribuir a la evolución continua de la plataforma de datos y su adherencia a las necesidades del negocio.

• Experiencia sólida en Ingeniería de Datos.
• SQL avanzado.
• Experiencia en construcción y mantenimiento de procesos ETL/ELT.
• Conocimiento de modelado dimensional y modelado analítico.
• Experiencia en entornos Cloud (AWS, Azure o GCP).
• Conocimiento de arquitectura de datos, Data Warehouse y Data Lake.
• Experiencia en integración de múltiples fuentes y sistemas.
• Conocimiento de gobernanza, calidad y observabilidad de datos.
• Experiencia en automatización de procesos de datos y actualización de indicadores.
• Capacidad de estructurar entornos para consumo analítico y generación de dashboards.
• Conocimiento de performance y optimización de consultas y pipelines.
• Buena comunicación para actuar con equipos técnicos y áreas de negocio.
  
  Diferenciales
• Python.
• Databricks.
• Apache Spark.
• AWS, Azure o GCP.
• APIs, microservicios e integraciones de datos.
• Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse.
• Herramientas de orquestación como Airflow, Data Factory o similares.
• CI/CD aplicado a entornos de datos.
• Experiencia en proyectos de Data Governance.
• Experiencia con grandes volúmenes de datos.
• Conocimiento en Power BI, Tableau o herramientas de visualización.
• Experiencia en medios de pago.
• Conocimiento de los mercados B2B, logística, movilidad o gestión de flotas.
• Experiencia en entornos corporativos complejos y multidisciplinares.

Publicado originalmente en Himalayas