Un Líder de Ingeniería de Datos (o Data Engineering Manager) es responsable de supervisar al equipo de ingenieros de datos y la infraestructura de datos de la organización, actuando como puente entre los datos brutos y las necesidades del negocio. Este rol combina conocimientos técnicos profundos con capacidades de gestión y liderazgo, asegurando que los datos fluyan de manera eficiente y confiable para generar valor
Responsabilidades:
Liderar iniciátivas de ingeniería de datos relacionados con el diseño y la implementación de soluciones en la nube dentro de Arquitecturas Modernas AWS, Microsoft Fabric utilizando herramientas SaaS para la integración de datos Fivetran , motores de procesamiento distribuido, plataformas de transmisión de eventos y herramientas de modelos de dartos para atender casos de uso BI y Ciencia de datos, .
Liderar al equipo de ingeniería de dato, incluyendo la hoja de ruta de implementación múltiples iniciativas en un entorno ágil orientado a producto digital , asegurando entregables de alto impacto.
Automatización de Procesos y Workflows: Diseñar, desarrollar y optimizar procesos ETL/ELT automatizados para la ingesta, transformación, almacenamiento de datos en entornos de análisis y pipelines escalables, asegurando eficiencia, fiabilidad y calidad en el procesamiento de la información así como reducir tiempos de procesamiento y costos operativos.
Desarrollar e implementar integraciones eficientes para consumir datos desde APIs externas e internas, garantizando su disponibilidad y calidad.
Monitoreo y Reporte del Rendimiento: Evaluar el estado del proyecto, medir el rendimiento del data warehouse e identificar oportunidades de mejora.
Requisitos:
+7 años de experiencia en ingeniería de datos, data pipelines, automatización y optimización de procesos de datos en entornos de producción
Inglés Conversacional/ Avanzado
Título universitario o superior en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas o un campo relacionado.
Experiencia desarollando y desplejando flujo de transmisión de eventos y procesamiento de datos
Dominio y experiencia trabajando con Python y SQL: Experiencia en desarrollo de ETL/ELT, automatización y optimización de consultas en entornos de bases de datos relacionales y no relacionales.
.Experiencia en desarrollo y gestión de plaformas de datos modernas, Modern data stack, bajo Arquitecturas Fabric, Data Mesh y Datalakehouse
Diseño, optimización e implementación de arquitecturas Cloud escalables con herramientas modernas.
Experiencia liderando equipo de ingeniero de datos.
Gestión eficiente de iniciativas de datos: Capacidad para priorizar y manejar múltiples proyectos simultáneamente en un entorno dinámico,agil asegurando entregables de alto impacto.
Recuerda que ningún reclutador puede pedirte dinero a cambio de una entrevista o un puesto. Asimismo, evita realizar pagos o compartir información financiera con las empresas.