Job Description

Acerca de:

Diseñar y mantener pipelines de datos eficientes para soluciones de Business Intelligence, con el fin de asegurar la disponibilidad, calidad y accesibilidad de datos confiables que faciliten reportes, dashboards y decisiones basadas en información precisa.

Responsabilidades:

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos para BI: Crear y optimizar procesos ETL/ELT para integrar, transformar y cargar datos en plataformas de BI.

• Modelar datos para soluciones analíticas: Diseñar y mantener modelos de datos que faciliten la creación de reportes, dashboards e informes de KPIs.

• Garantizar la calidad y consistencia de los datos: Asegurar la precisión, limpieza y coherencia de los datos utilizados en soluciones de BI.

• Optimizar consultas y consultas de BI: Trabajar en la optimización de consultas SQL y asegurar un rendimiento eficiente en la obtención de datos para análisis.

• Colaborar con equipos de analistas y BI: Colaborar con analistas de datos y equipos de BI para desarrollar visualizaciones, informes y paneles de control accesibles para los tomadores de decisiones.

• Automatizar flujos de trabajo y procesos de BI: Implementar y automatizar procesos de datos recurrentes, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de entrega.

• Brindar soporte en la toma de decisiones basada en datos: Proveer insights a partir de datos para apoyar decisiones clave del negocio, incluyendo la identificación de tendencias y patrones.
  

Requisitos:

• 2 a 4 años de experiencia trabajando en ingeniería de datos, con un enfoque en la integración, transformación y visualización de datos para BI.

• Experiencia demostrada en el diseño y mantenimiento de pipelines ETL/ELT utilizando herramientas como Talend, Apache NiFi, SSIS, o similares.

• Dominio de SQL avanzado, incluyendo consultas complejas y optimización de bases de datos para sistemas de BI.

• Experiencia en la creación y mantenimiento de modelos de datos para plataformas de BI (Data Warehousing, modelos dimensionales, etc.).

• Familiaridad con herramientas de Business Intelligence como Power BI, Tableau o Qlik, y experiencia en la creación de dashboards e informes para la toma de decisiones.

• Experiencia en trabajo con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) para el almacenamiento y procesamiento de datos.
  

Escolaridad:

• Licenciatura en Ingeniería en Sistemas, licenciatura en Informática o licenciatura en Sistemas Computacionales.

Prestaciones:

• Sueldo base.

• Fondo de ahorro.

• Descuentos en compras de muebles y ropa.

• Aguinaldo.

• Vacaciones.

• Prima vacacional.

• Reparto de utilidades.

• Día libre de cumpleaños.

• Becas para estudio.

• Útiles escolares.

• Club de protección familiar.

• Ambiente de trabajo agradable.

• Entre otros beneficios y prestaciones.

1, Diseñar y desarrollar modelos lógicos y físicos de datos inteligentes para apoyar en la implementación de un correcto almacenamiento,administración, procesamiento,seguridad y gobernanza de los datos.

2, Ejecutar los diferentes requerimientos de negocio solicitados en función de datos inteligentes para el desarrollo de una solución precisa y exacta acorde a las problemáticas y necesidades de Servicios Financieros.

3, Supervisar y ajustar los sistemas de datos, identificar y resuelver cuellos de botella en el rendimiento e implementar estrategias de indexación y almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento de las consultas.

4, Realizar procesos de ETL ́s (extracción, transformación,carga de datos) para la manipulación,preparación y automatización de datos que puedan ser explotados por diferentes áreas de Servicios Financieros en procesos analíticos.

5, Elaborar, probar y mantener las diferentes arquitecturas en conjunto con los Arquitectos de Datos con el objetivo de almacenar modelos analíticos en ambientes de desarrollo, pruebas y producción para crear los conjuntos de datos y sus procesos acorde a estas arquitecturas.

6, Elaborar las actividades de la ingeniería de características (feature engineering) para construir las variables inteligentes.

7, Realizar en conjunto con el equipo de Científico de Datos los lineamientos para la selección de fuentes y tipos de datos a integrar a las diferentes tematicas de negocio para llevar a cabo los análisis de los productos y servicios que requieran contribución por parte de Ciencia de Datos.

8, Elaborar actividades de soporte sobre las infraestructuras de datos analíticos para asesorar y dar un mantenimiento óptimo a las mismas.

9, Establecer los lineamientos de gobernanza de datos y la implementación de los algoritmos correspondientes que nos permitan llevar a cabo análisis de los datos, desarrollar aplicaciones analíticas y fortalecer la toma de decisiones automatizadas para asegurar la calidad de los datos.

10, Transformar datos sin procesar en un formato utilizable mediante la aplicación de técnicas de limpieza, agregación, filtrado y enriquecimiento de datos para que puedan ser utilizados por los usuarios finales en sus análisis.