Job Description

• Experiencia en análisis y validación de datos.
• Conocimiento sólido de SQL para consultas, análisis y validación de información.
• Conocimientos de Python para análisis y manipulación de datos.
• Experiencia en definición y documentación de reglas de negocio.
• Experiencia en elaboración y validación de diccionarios de datos.
• Conocimiento de procesos de calidad de datos y validación de información.
• Capacidad para identificar inconsistencias, anomalías y defectos en los datos.
• Experiencia generando documentación funcional y evidencias de validación.
• Orientación al detalle y capacidad analítica.
• Habilidad para interactuar con equipos de negocio y tecnología.

• Experiencia en proyectos regulatorios, financieros o IFRS9.
• Conocimientos de Gobierno de Datos y Data Quality.
• Experiencia en herramientas de visualización de datos (Power BI, Tableau o similares).
• Conocimiento de modelado de datos y bases de datos relacionales.
• Experiencia trabajando con metodologías ágiles.
• Conocimiento de procesos de Data Warehouse y ciclo de vida de datos.
• Familiaridad con herramientas de gestión de incidencias y seguimiento de requerimientos.

• Elaborar, documentar y validar reglas de negocio asociadas a procesos y requerimientos funcionales.
• Revisar la consistencia, estructura y nomenclatura de las reglas de negocio definidas.
• Validar que los requerimientos de negocio sean correctamente reflejados en los modelos y estructuras de datos.

• Elaborar y mantener diccionarios de datos funcionales y técnicos.
• Validar diccionarios de datos liberados por equipos de ingeniería.
• Revisar tablas de control, tablas auxiliares y estructuras de datos relacionadas con los procesos del proyecto.

• Ejecutar pruebas de completitud, consistencia y calidad de la información.
• Identificar, documentar y dar seguimiento a incidencias de calidad de datos.
• Validar reportes de incidencias reportados por áreas de negocio y equipos de datos.
• Generar evidencia de datos para la resolución y aprobación de incidencias.

• Mantener actualizada la matriz de control de campos entregados y validados.
• Gestionar matrices de defectos y seguimiento de hallazgos.
• Documentar resultados de validaciones, hallazgos y acciones correctivas.
• Colaborar con áreas de negocio, ingeniería y gobierno de datos para asegurar la calidad de la información.