Objetivo del Puesto

Profesional full-stack de datos responsable de diseñar, desarrollar, implementar y mantener soluciones integrales de datos que soporten la toma de decisiones operativas y estratégicas. Asegura la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos, integra fuentes heterogéneas (on-premise y cloud), desarrolla tuberías ETL/ELT, modelos analíticos, cumpliendo con estándares de seguridad y normativos aplicables.

Responsabilidades Principales

• Diseñar y construir pipelines de ingestión, transformación y distribución de datos (ETL/ELT) utilizando arquitecturas batch y streaming.

• Implementar y mantener plataformas de datos en entornos cloud e híbridos (almacenamiento, data lake, data warehouse, catálogos y lakehouse).

• Optimizar consultas, modelos dimensionales y estructuras de datos para rendimiento, coste y escalabilidad.

• Garantizar la calidad, integridad y linaje de los datos mediante pruebas, validaciones y herramientas de data observability.

• Definir e implementar políticas de seguridad, control de accesos y cumplimiento de normativas (privacidad de datos, encriptación, retención).

• Colaborar con equipos multidisciplinarios (producción, operaciones, IT, BI, analítica, producto) para entender requerimientos y entregar soluciones operativas.

• Documentar arquitecturas, procesos, APIs, contratos de datos y manuales operativos; participar en revisiones técnicas y auditorías.

• Capacitar y apoyar a usuarios y equipos en el uso de plataformas de datos, buenas prácticas y gobernanza; promover cultura de datos en la organización.

Perfil Requerido

• Escolaridad: Ingeniería en Computación, Sistemas, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos o afín.

• Experiencia:

  • Mínimo 5 años de experiencia profesional en ingeniería de datos, ciencia de datos o roles full-stack de datos en entornos productivos.

  • Experiencia comprobable implementando soluciones de ingeniería de datos en cloud (AWS, Azure, GCP, etc.); El uso de Machine Learning, Inteligencia Artificial generativa o proyectos de ciencia de datos serán un plus.

• Conocimientos Técnicos Clave:

  • Lenguajes: Python, SQL; conocimientos en Java/Scala o Go serán un plus.

  • Herramientas y frameworks: Spark, Kafka, Airflow, dbt, Terraform, Kubernetes, Docker.

  • Plataformas cloud: BigQuery, Redshift, Synapse, S3/Blob Storage, Dataflow/Dataproc o equivalentes.

  • Modelado de datos: Data Warehouse, Data Lake, esquemas dimensionales y lakehouse.

  • Machine Learning: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, evaluación de modelos, deployment y monitoreo.

  • Buenas prácticas de ingeniería: pruebas automatizadas, CI/CD, IaC, observabilidad y logging.

  • Seguridad y gobernanza de datos: IAM, cifrado, políticas de retención, catalogación y linaje.

• Competencias:

  • Capacidad para resolver problemas complejos y tomar decisiones con base en análisis de información y requerimientos del cliente

  • Comunicación efectiva y trabajo colaborativo con equipos técnicos y de negocio.

  • Orientación a resultados, organización y atención al detalle.

  • Proactividad en mejora continua y adopción de nuevas tecnologías.

Condiciones del Puesto

• Posición presencial de acuerdo necesidades de proyectos.

• Disposición para participar en guardias o turnos fuera de horario en caso de incidentes críticos en producción.

Únete a una organización comprometida con la excelencia técnica y la seguridad de la información. Si tienes experiencia sólida en ingeniería y operaciones de datos y te interesa impulsar la transformación digital mediante soluciones escalables y gobernadas, te invitamos a postular.