Data Engineering Lead

Arquitectura y Diseño de Datos: Diseñar e implementar arquitecturas de datos escalables y eficientes para apoyar las necesidades de procesamiento de datos de la organización. Trabajar estrechamente con equipos multifuncionales para comprender los requisitos de datos y asegurar que las soluciones de datos se alineen con los objetivos del negocio.

Desarrollo ETL: Supervisar el desarrollo de procesos ETL robustos para extraer, transformar y cargar datos de varias fuentes en el almacén de datos. Garantizar la calidad e integridad de los datos durante todo el proceso ETL, implementando las mejores prácticas para la limpieza y validación de datos.

Tecnologías de Big Data: Mantenerse al tanto de las tendencias emergentes y tecnologías en big data y análisis, y evaluar su aplicabilidad a la estrategia de datos de la organización. Implementar y optimizar tecnologías de big data para procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Integración en la Nube: Colaborar con el equipo de infraestructura de TI para integrar soluciones de ingeniería de datos con plataformas en la nube, asegurando escalabilidad, seguridad y rendimiento.

Monitoreo y Optimización del Rendimiento: Implementar herramientas y procesos de monitoreo para rastrear el rendimiento de los procesos de datos y abordar proactivamente cualquier problema. Optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos para mejorar la eficiencia y la utilización de recursos.

Documentación: Mantener documentación completa para los procesos de ingeniería de datos, modelos de datos y arquitectura del sistema. Asegurar que los miembros del equipo sigan los estándares de documentación y las mejores prácticas.

Colaboración y Comunicación: Colaborar con científicos de datos, analistas y otros stakeholders para comprender sus necesidades de datos y entregar soluciones que cumplan con esos requisitos. Comunicarse efectivamente con stakeholders técnicos y no técnicos, proporcionando actualizaciones sobre el estado del proyecto, desafíos y oportunidades.

Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Tecnología de la Información o un campo relacionado.

6-8 años de experiencia profesional en ingeniería de datos.

Conocimiento profundo de modelado de datos, procesos ETL y almacenamiento de datos.

Experiencia en la construcción de almacenes de datos utilizando Snowflake.

Experiencia en la ingestión de datos, lagos de datos, malla de datos y gobernanza de datos.

Competencia en programación con Python.

Sólido entendimiento de tecnologías y frameworks de big data como Hadoop, Spark y Kafka.

Experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud.

Familiaridad con sistemas de bases de datos incluyendo SQL, NoSQL y herramientas de orquestación de canalizaciones de datos.

Excelentes habilidades de resolución de problemas y análisis.

Fuertes habilidades de comunicación e interpersonales.

Capacidad comprobada para trabajar de forma colaborativa en un entorno dinámico y acelerado.

Por favor, postúlate en la plataforma de Lifelancer en el siguiente enlace para pasos de preselección y una respuesta más rápida:

https://lifelancer.com/jobs/view/b381a7ab133a710f462ade7559501b9b