Data Engineer

• SQL/ Databricks: Desarrollo de scripts, automatización y manipulación de datos.
• ADL: Diseño y desarrollo de procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para la transformación de datos provenientes de diferentes fuentes y su carga en sistemas de almacenamiento y análisis.
• Manejo de logs incluidos en los desarrollos el ETL para facilitar monitoreo
• Metodología: Diseño y desarrollo de modelos de datos, incluyendo esquemas de bases de datos, estructuras de tablas, relaciones y jerarquías, con el propósito de facilitar el análisis y la consulta de datos.
• Conocimiento amplio en generación, manutención y consistencia sobre integridad referencial en estructuras de bases de datos.
• Entendimiento en la implementación de medidas de seguridad, políticas de acceso y gobernanza de datos para garantizar la protección y el cumplimiento de los datos almacenados en Azure.
• Resolución de problemas y optimización de rendimiento para garantizar la eficiencia de las soluciones de datos en Azure.
• Conocimiento con herramientas de versionado de código como DevOps
• Técnicas de normalización y desnormalización para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo de datos.

Carrera:

• Ingeniería en sistemas
• Actuaría
• Ingeniería en Matemáticas
• Ingeniería en Informática

Especialidad:

• Ingeniería de datos
• Data Driven Strategy

Inglés: Intermedio

Conocimiento y herramientas técnicas deseables:

• Databricks -Java
• Gestión y mantenimiento eficiente de soluciones de datos en Azure

Softskills:

• Capacidad para comprender los requerimientos de negocio y de los usuarios para diseñar modelos de datos que satisfagan sus necesidades.
• Colaborar con equipos de desarrollo, analistas de datos y otros stakeholders para comprender los requisitos del negocio y proporcionar soluciones de datos efectivas.
• Investigar y adoptar nuevas tecnologías y prácticas de la industria para mejorar continuamente las capacidades y eficiencia del entorno de datos en la nube de Azure.
• Capacidad para identificar y abordar problemas técnicos y desafíos relacionados con el manejo y procesamiento de datos en Azure de manera eficiente y creativa.
• Disposición para adaptarse a los cambios y nuevas tecnologías en el entorno de la nube, y estar dispuesto a aprender y actualizarse constantemente para mantenerse al día con las últimas tendencias.