Ingeniero de Análisis

Propósito del Trabajo

El Ingeniero de Análisis Intermedio es un profesional emergente en el campo de los datos, quien comenzará su carrera como parte del equipo de ingeniería de análisis para construir productos de datos robustos, integrados y eficientes que ofrecen análisis de primer nivel en toda la organización. El rol trabaja con un ingeniero de análisis superior o líder para construir productos de datos y tuberías para proyectos de alto impacto que proporcionan escala y automatización y mejoran la disponibilidad y calidad de los datos. El Ingeniero de Análisis Intermedio tiene una pasión por desarrollar sus habilidades en el arte de la ingeniería de datos, la nube y el software para entregar casos de uso de análisis que aporten valor al negocio e impulse los datos como una ventaja competitiva

Descripción del Rol

• Desarrollar y mantener tuberías de datos utilizando SQL y Python para producir productos de datos confiables, escalables y adecuados para su propósito en un entorno en la nube.
• Traducir requisitos técnicos en productos o tuberías de datos seguros y escalables que satisfagan las necesidades de la organización.
• Colaborar con científicos de datos y analistas para entender los requisitos de datos y entregar productos de datos para casos de uso de análisis.
• Implementar procedimientos de monitoreo, prueba y automatización para productos de datos.
• Participar en revisiones de código, asegurando la adhesión a estándares de codificación y mejores prácticas.
• Colaborar con los miembros del equipo para solucionar problemas relacionados con los datos y proporcionar soluciones.
• Ofrecer soporte de primera línea para las tuberías de datos.
• Contribuir a la creación y mantenimiento de documentación para conjuntos de datos y procesos de análisis, asegurando que se aplique terminología y definiciones consistentes para facilitar la colaboración fluida dentro del equipo.
• Contribuir al desarrollo de una biblioteca de artefactos de ingeniería de software reutilizables destinados a acelerar la creación de productos de datos.
• Mantener la documentación técnica relacionada con los productos de datos y las tuberías.
• Industrializar y producir componentes dentro de un producto de datos.
• Apoyar las iniciativas de DataOps dentro del equipo.
• Colaborar con el equipo para ejecutar procedimientos de prueba estándar y realizar monitoreo de conjuntos de datos, centrándose en la precisión y calidad de los datos como un contribuyente significativo a nuestras iniciativas de análisis.
• Participar en la integración y adopción de las mejores prácticas de ingeniería de software dentro del equipo de datos, contribuyendo a la implementación de estándares de codificación, control de versiones y flujos de trabajo colaborativos.

Experiencia y Competencias

• Título o Diploma en Ciencias de la Computación, Desarrollo de Software, Ingeniería o un campo relacionado.
• Mínimo de 1 año de experiencia práctica dentro de un equipo de datos, trabajando como ingeniero de datos o ingeniero de software enfocado en datos.
• Familiaridad con las herramientas y tecnologías de procesamiento de datos contemporáneas, contribuyendo al desarrollo, optimización y producción de productos de datos.
• Dominio en Python y SQL, capaz de completar tareas de desarrollo.
• Familiaridad con los conceptos fundamentales de utilización de Apache Spark para la computación distribuida, adquirida a través de cursos o proyectos introductorios.
• Exposición a plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud a través de cursos o proyectos básicos, con una comprensión fundamental de los conceptos de la nube relacionados con la computación y el almacenamiento.
• Comprensión básica del concepto de Infraestructura como Código y su importancia en las prácticas de ingeniería de datos.
• Exposición a la manipulación de grandes conjuntos de datos y comprensión de los modelos de negocio.
• Comprensión básica de las mejores prácticas de desarrollo de software y sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git).
• Compromiso con los estándares de codificación, incluyendo la legibilidad del código, los comentarios efectivos y las convenciones de nombres consistentes.
• Comprensión de las metodologías de prueba fundamentales para garantizar la calidad del código.
• Disposición para aprender y adoptar patrones de codificación establecidos y mejores prácticas dentro del equipo.
• Experiencia en la colaboración dentro de y entre equipos multifuncionales
• Experiencia trabajando en un entorno Agile