Posición Hibrida en CDMX

Descripción del Puesto:

El candidato ideal tendrá al menos 4 años de experiencia en el diseño y construcción de pipelines de datos escalables, trabajando con bases de datos relacionales, optimización de consultas complejas y modelado de datos. Si te apasiona aprovechar los datos para impulsar decisiones empresariales y tienes experiencia práctica con procesos ETL utilizando Pentaho.

Responsabilidades Principales:

Desarrollo ETL: Diseñar, desarrollar y mantener procesos ETL eficientes utilizando Pentaho Data Integration (PDI) para la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes.

Gestión de Pipelines de Datos: Construir y gestionar pipelines de datos robustos, escalables y eficientes que respalden iniciativas de análisis, informes y aprendizaje automático.

Optimización de Bases de Datos: Escribir y optimizar consultas SQL complejas para garantizar el rendimiento de bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL, Oracle u otros RDBMS.

Modelado de Datos: Diseñar e implementar esquemas y modelos de bases de datos que aseguren la integridad de los datos y respalden las necesidades de informes.

Optimización de Rendimiento: Optimizar el rendimiento de pipelines de datos, trabajos ETL y bases de datos, identificando cuellos de botella y mejorando las consultas o procesos.

Integración de Datos: Colaborar con equipos multifuncionales para integrar diversas fuentes de datos y garantizar un flujo de datos fluido hacia el almacén de datos de la organización.

Aseguramiento de Calidad: Implementar validaciones y controles de calidad de datos para asegurar la precisión y fiabilidad de los datos.

Documentación: Mantener documentación detallada de pipelines de datos, arquitectura y procesos para asegurar claridad y facilidad de uso.

Requisitos:

Experiencia: 4+ años de experiencia en ingeniería de datos o un campo relacionado.

Conocimientos de Pentaho: Dominio de Pentaho Data Integration (PDI) u otras herramientas ETL similares.

Conocimientos de Bases de Datos: Sólidos conocimientos de bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, Oracle) y técnicas de optimización de consultas.

Habilidades en SQL: Habilidades avanzadas en SQL, con capacidad demostrada para escribir y optimizar consultas complejas.

Modelado de Datos: Experiencia en modelado de datos y diseño de esquemas de bases de datos.

Pipelines de Datos: Experiencia práctica en el diseño y gestión de pipelines de datos y flujos de trabajo.

Optimización de Rendimiento: Experiencia en la optimización del rendimiento de bases de datos y trabajos ETL.

Resolución de Problemas: Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas con atención al detalle.

Colaboración: Capacidad para trabajar de manera colaborativa con analistas de negocios, científicos de datos y otros ingenieros.

Habilidades Preferidas:

Experiencia con soluciones de datos en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud).

Familiaridad con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark).

Conocimientos en almacenamiento de datos y herramientas de BI (por ejemplo, Tableau, Power BI).

Familiaridad con lenguajes de scripting (por ejemplo, Python, Bash) para automatización.