Sobre el rol
Buscamos un Data Engineer con perfil de liderazgo para definir y operar el flujo de datos que alimenta nuestras soluciones analíticas avanzadas. Serás responsable de orquestar datos de punta a punta (ingesta, modelado, transformación y explotación), colaborando con equipos de Analytics, TI y áreas de negocio para construir modelos de datos optimizados sobre Azure. Es un rol que combina dominio técnico profundo con capacidad de liderar equipos y traducir necesidades de negocio en arquitectura de datos.
Responsabilidades principales
- Definir el flujo de datos para el desarrollo, implementación y mejora continua de modelos analíticos avanzados.
- Establecer modelos homologados y optimizados para extracción, limpieza, transformación, almacenamiento y explotación de datos.
- Diseñar, validar y orquestar pipelines, stored procedures y procesos ETL.
- Gestionar conexiones a fuentes de datos y supervisar la aplicación de reglas de negocio en los modelos.
- Liderar el desarrollo de datasets y modelos de datos para cada iniciativa analítica dentro del Datalake.
- Garantizar disponibilidad, limpieza, calidad e integración de los datos, asegurando documentación y buenas prácticas en ETL.
- Gestionar y dar seguimiento a KPIs de eficiencia de carga de información.
- Validar resultados de los modelos de datos con las áreas de negocio.
- Interactuar con proveedores y socios estratégicos (Microsoft, Capgemini, Accenture, Xpertal) para mantener la vanguardia en Data Engineering & Data Management.
Requisitos
Formación
- Ingeniería en Ciencias Computacionales, Matemáticas Aplicadas, TI, Sistemas o afín (Título indispensable).
Experiencia
- +5 años de experiencia como Data Engineer / Full Stack Developer.
- +3 años liderando equipos de desarrollo de soluciones analíticas.
- Definición, implementación y administración de bases de datos relacionales y multidimensionales (on premise y en la nube).
- Experiencia demostrada en metodologías ágiles.
Conocimientos técnicos
- Lenguajes orientados a gestión de datos: SQL, VBA, PySpark.
- Herramientas de modelado y orquestación en Azure: ETL, pipelines, Data Factory, Databricks, Synapse, Analysis Services.
- Modelado de datos, bases de datos y cubos (nivel experto).
- Matemáticas, estadística, programación y analítica (nivel intermedio).
- Deseable: herramientas de analítica avanzada (Machine Learning Studio, H2O.ai).
- Inglés avanzado (indispensable); portugués básico (deseable).
Habilidades
- Liderazgo, gestión y motivación de equipos.
- Comunicación, escucha e influencia.
- Toma de decisiones con enfoque al cliente y trabajo en equipo.
- Capacidad analítica, organización y orientación a resultados de negocio.
Lo que harás tangible
- Generar beneficios económicos a partir de mejores decisiones basadas en analítica avanzada.
- Reducir costos operativos mediante modelos de datos optimizados.
- Desarrollar capacidades analíticas internas para reducir la dependencia de terceros.
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