Ingeniero de Calidad de Datos (R-15091)

Responsabilidades clave:

• Ejecutar una estrategia integral de monitoreo de la calidad de los datos que se alinee con los Estándares de Calidad de Datos de la organización y los objetivos comerciales.
• Desarrollar una sólida comprensión de los datos de inventario de Dun & Bradstreet.
• Realizar un monitoreo de calidad de datos de línea base para identificar proactivamente las métricas de problemas de calidad de los datos.
• Emplear técnicas avanzadas de análisis y perfiles de datos.
• Automatizar soluciones de monitoreo de calidad de datos y procesos internos.
• Operar dentro de modelos de datos que garanticen que los datos se almacenan en una estructura organizada.
• Utilizar PowerBI y/o Looker para diseñar, crear, conectar y administrar paneles que obtengan información de los resultados del monitoreo de calidad de datos.
• Ejecutar un robusto marco de validación de datos con procesos de prueba automatizados.
• Comunicarse con las partes interesadas distribuidas globalmente utilizando JIRA y Confluence.
• Capturar los requisitos con precisión y buscar una sólida comprensión de los casos de uso.
• Recomendar mejoras a los procesos internos del equipo de calidad de datos.
• Generar informes regulares sobre las métricas de calidad de datos.
• Revisar los datos para identificar patrones o tendencias que puedan indicar errores en el procesamiento.
• Mantener una documentación completa de los procesos y hallazgos de calidad de datos.
• Cumplir con las políticas y procedimientos de gobierno de datos.
• Educar a sí mismo sobre las mejores prácticas y tecnologías de la industria relacionadas con la calidad de los datos.

Características requeridas incluyen:

• Características requeridas incluyen:
• Titulo universitario en Ciencias de la Computación, Tecnología de la Información, o un campo relacionado.
• 2+ años de experiencia y demostrado conocimiento profundo del análisis de datos, lenguajes de consulta, modelado de datos y el ciclo de vida del desarrollo de software.
• Habilidades sólidas en SQL (preferiblemente BigQuery).
• Mentalidad ágil y comprensión de la gestión de proyectos ágiles (Scrum/Kanban).
• Comprensión del diseño, modelado y mejores prácticas de bases de datos.
• Experiencia con tecnologías de computación en la nube (preferiblemente GCP).
• Experiencia con PowerBI, Looker o similar herramienta de visualización de datos.
• Habilidades analíticas, de mejora de procesos y de resolución de problemas.
• Buenas habilidades de comunicación y la capacidad de articular problemas y soluciones de datos.
• Compromiso para cumplir los plazos y mantener el calendario de lanzamiento, y ser un modelo de buen trabajo en equipo para los colegas.
• Características valiosas incluyen:
• Habilidad en Python y/o Scala para el manejo y análisis de datos.
• Comprensión de las mejores prácticas de DevOps, incluyendo CI/CD, automatización, monitoreo, observabilidad, gestión de proyectos ágiles, control de versiones y retroalimentación continua.
• Experiencia con herramientas de observabilidad de datos como Acceldata o Informatica DQ.
• Experiencia con estructuras de datos XML y JSON.
• Comprensión de los procesos ETL y su impacto en la calidad de los datos.
• Conocimiento de Machine Learning, específicamente detección de anomalías.
• Experiencia colaborando en diferentes zonas horarias como parte de un equipo global.