Ingeniero de Datos para Análisis, Automatización e IA

Descripción de la Empresa

¿Quieres que tecnologías beneficiosas sean moldeadas por tus ideas? Ya sea en las áreas de soluciones de movilidad, bienes de consumo, tecnología industrial o energía y tecnología de construcción - con nosotros tendrás la oportunidad de mejorar la calidad de vida en todo el globo. Bienvenido a Bosch.

Descripción del Puesto

Al utilizar métodos de trabajo ágiles, nuestros equipos multiculturales y transfuncionales son el centro de innovación para el proceso de Adquisición a Pago (P2P) para ofrecer a nuestros Socios Comerciales Internos servicios de última generación.

En P2P nos estamos enfocando en: Adquirir para pedir, optimización de la solicitud de compra a pedido de compra, datos maestros del proveedor y datos maestros del material, gestión de facturas y análisis de datos-, Minería de datos- y Robótica. Como ingeniero de datos en GS/P2P Purpose Team Analytics, Automation & AI, eres responsable de:
• Traduces las necesidades del negocio en soluciones técnicas basadas en datos y desarrollas Data Pipelines para el análisis de diversos datos (facturas, órdenes de compra, cotizaciones, etc.);
• Trabajas en la visualización de datos para la transparencia del proceso y seguimiento de KPI;
• Provees consultoría técnica y apoyo a otros equipos en temas de extracción de datos, transformación y SQL;
• Analizas, organizas y combinas datos brutos de diferentes fuentes y los combinas;
• Preparas datos para realizar análisis y reportes de datos complejos y para modelado prescriptivo y predictivo;
• Exploras formas de mejorar la calidad y confiabilidad de los datos e identificas oportunidades para la adquisición de datos;
• Colaborarás estrechamente con científicos de datos y expertos en procesos para crear diferentes productos de datos.

Calificaciones

• Mínimo de 2-3 años de experiencia como ingeniero de datos o campos relevantes;
• Habilidades probadas en la construcción de Data Pipelines con Herramientas de ETL;
• Proficiencia en SQL, Python y herramientas de visualización de datos como PowerBI o Tableau;
• Experiencia previa en contenerización, desarrollo de API y computación distribuida (Openshift, Kubernetes);
• Se valora mucho tener conocimiento en cloud Azure o MLOps.