El Ingeniero de Datos Senior será responsable del diseño, desarrollo, implementación y mantenimiento de sistemas y soluciones de datos complejos. Esto incluye la creación de modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos para respaldar el análisis de datos y la inteligencia empresarial. Además, mantendrá la arquitectura de datos actual, estableciendo y gestionando estándares, directrices y procesos para garantizar la calidad de los datos.

Responsabilidades:

• Desarrollo de Soluciones de Datos:
• Diseñar, construir y mejora de pipelines de datos escalables y de alta calidad para procesar datos estructurados y no estructurados.
• Mantener y optimizar conjuntos de datos y pipelines existentes para soportar una mayor variedad de casos de uso.
• Crear y mantener modelos de datos que produzcan conjuntos de datos de alta calidad.
• Identificar, diseñar e implementar mejoras en los procesos internos para automatizar procesos manuales, optimizar la entrega de datos y rediseñar la infraestructura para una mayor escalabilidad.
• Trabajar de forma ágil, incluyendo pruebas automatizadas, integración continua y despliegue.
• Actuar como socio estratégico del equipo de ingeniería de la plataforma, comprendiendo sus desafíos y formulando recomendaciones para soluciones de análisis de datos.
• Proveer orientación técnica y formación a los ingenieros de datos para desarrollar pipelines en la plataforma.

Requisitos:

• Experiencia y Conocimientos Técnicos:
• Experiencia demostrable en el diseño, construcción y mejora de interfaces de usuario con un enfoque en la experiencia completa del usuario.
• Dominio de al menos un lenguaje de programación como Python o Scala.
• Experiencia en modelado de datos y competencia con SQL complejo.
• Experiencia en la creación de modelos de datos lógicos y físicos para consumo de reportes.
• Capacidad para mejorar continuamente herramientas y procesos de SDLC, liderando iniciativas de automatización y simplificación.
• Experto en la utilización de tecnologías de big data como Hive, Spark, Databricks, etc., para manejar conjuntos de datos a gran escala.
• Comprensión profunda del ciclo de vida de los datos y conceptos como linaje, gobernanza, privacidad, retención, anonimato y calidad.
• Experiencia en la gestión de servicios en la nube Azure.
• Conocimiento en tecnologías y arquitecturas de Cloud Data Warehousing / Data Lake como Snowflake, BigQuery o Redshift.
• Experiencia con herramientas ELT y en la transformación de tablas de datos para la generación de informes empresariales.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal.
• Capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones de datos escalables.