About this role
Propósito Principal
Diseñar, integrar y administrar las arquitecturas, bases de datos y procesos de transformación de información del negocio para garantizar información confiable, estructurada y disponible que soporte la toma de decisiones y el desarrollo de soluciones analíticas.
Principales Funciones
Diseñar y mantener pipelines de integración y transformación de datos provenientes de diferentes sistemas y fuentes de información corporativa para garantizar la disponibilidad, confiabilidad y actualización oportuna de la información utilizada por el negocio.Desarrollar e implementar procesos ETL/ELT automatizados para la extracción, limpieza y consolidación de datos para asegurar la eficiencia operativa y reducir la dependencia de procesos manuales en la gestión de información.Estructurar y administrar modelos de datos empresariales y repositorios analíticos para garantizar la consistencia, trazabilidad e integridad de la información corporativa.Implementar y monitorear controles, estándares y reglas de calidad de datos sobre las diferentes fuentes de información para asegurar la confiabilidad de los indicadores y reportes utilizados para la toma de decisiones.Administrar y optimizar el costo, las plataformas, bases de datos y ambientes de almacenamiento de información para mantener el desempeño, estabilidad y escalabilidad de la arquitectura de datos corporativa.Colaborar con los Coordinadores BI y las diferentes áreas del negocio en la definición de requerimientos de información para contribuir al desarrollo de soluciones analíticas alineadas a las necesidades estratégicas y operativas de la compañía.Evaluar e impulsar mejoras continuas en la arquitectura, gobierno y tecnologías de datos para contribuir a la evolución de las capacidades analíticas y la transformación digital de la organización.Requisitos:
Ingeniero en Sistemas de la información, Sistemas o afines.
Experiencia de 1 a 2 años como Ingeniero o Arquitecto de Datos.
Dominio de lenguajes de programación como Python y Scala.
Experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Apache Spark, Hadoop, Databricks).
Conocimiento de bases de datos relacionales y NoSQL.
Fuerte conocimiento del modelado de datos y diseño de esquemas.