Liderar técnicamente el ciclo de vida completo de las soluciones de datos corporativas a nivel nacional e internacional, gestionando y resolviendo requerimientos complejos mediante la investigación, diseño e integración de procesos de datos eficientes. El rol es responsable de generar y potenciar activos de datos estratégicos, reutilizables y de alta calidad, garantizando la eficiencia operativa y la optimización de costos (FinOps de datos). Asimismo, lidera la gestión de proyectos de datos, colabora con equipos multidisciplinarios para habilitar decisiones de negocio, e impulsa las mejores prácticas de arquitectura, escalabilidad y mentoría en toda la organización.
Requisitos
Titulado en Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Industrial con especialización en Informática o carreras afines.
Experiencia profesional de entre 2 a 4 años en el desarrollo y diseño de procesos de datos, idealmente dentro del sector financiero.
Dominio avanzado del lenguaje SQL orientado a la explotación, análisis y disponibilización de datos estructurados.
Dominio avanzado en lenguajes de programación Python y Java para el procesamiento de datos y parsing de archivos.
Conocimiento avanzado en el diseño, automatización y monitoreo de procesos analíticos en producción con herramientas como Apache Airflow, Bteq, Oozy o Cron.
Dominio avanzado del idioma inglés.
Nivel intermedio en diseño, construcción e interpretación de modelado de datos estrella o snowflake y bases de datos relacionales y no relacionales.
Nivel intermedio en la gestión de proyectos de software incluyendo manejo de presupuestos, matrices de riesgo, priorización y uso de herramientas como Jira, Confluence, Trello o similares.
Nivel intermedio en herramientas de ETL/ELT y técnicas de limpieza de datos para asegurar su consistencia.
Conocimiento intermedio de conceptos Big Data en entornos como Hadoop, MapReduce, Cloudera o servicios cloud como AWS Redshift o Azure Data Lake.
Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos, desarrollo de pipelines con PySpark y flujos en tiempo real con Databricks, Splunk o Kafka.
Modalidad: Programado con 3 días remotos semanales