Ingeniero(a) de Datos

Propósito del Cargo

Responsable de diseñar, desarrollar y optimizar arquitecturas de datos escalables en la nube. Su principal enfoque es la implementación de soluciones de datos utilizando Microsoft Fabric o Terraform (similares), asegurando la integración eficiente de datos desde múltiples fuentes, la orquestación de flujos ETL/ELT y la optimización del almacenamiento y consulta en Lakehouses y Data Warehouses.

Algunas funciones

• Diseñar y construir pipelines de datos en Microsoft Fabric utilizando Dataflows Gen2, Data Pipelines y Notebooks.

• Gestionar el almacenamiento de datos en OneLake y estructurar Lakehouses y Data Warehouses en Azure.

• Implementar estrategias de ETL/ELT con Azure Data Factory y Fabric Data Pipelines.

• Desarrollar y mantener soluciones escalables para procesamiento de datos en tiempo real utilizando Event Stream y Real-Time Analytics en Fabric.

• Optimizar costos y rendimiento en el procesamiento y almacenamiento de datos en Azure.

• Integrar datos desde diversas fuentes como Azure SQL, Azure Data Lake, APIs, Dataverse, QAD, SAP, archivos planos y otros.

• Gestionar la seguridad y gobernanza de datos mediante y políticas de acceso en Azure.

• Colaborar con analistas de datos y científicos de datos para garantizar un acceso eficiente a los datos.

• Implementar automatización de procesos con Azure DevOps, CI/CD y Terraform (Infraestructura como Código).

Requisitos:

• Microsoft Fabric: OneLake, Data Pipelines, Dataflows Gen2, Notebooks, Lakehouses, Real-Time Analytics, Data Warehouse en Fabric.

• Lenguajes de Programación: SQL (avanzado), Python (Pandas, PySpark),

• ETL/ELT: Diseño y optimización de procesos en Azure Fabric y ADF.

• DevOps & Automatización: GitHub Actions, Azure DevOps,

• Gobernanza y Seguridad: Azure Role-Based Access Control (RBAC), Data Lineage, Encriptación.

• Modelado de Datos: Data Vault, Kimball, Inmon, esquemas en estrella y copo de nieve.

• Machine Learning (deseable): MLflow, Azure Machine Learning.

• Licenciatura en Ingeniería en Sistemas, Computación, Matemáticas, Estadística o carreras afines.

• 4-8 años en ingeniería de datos, con al menos 4 años de experiencia en Azure y Fabric.

• Big Data & Streaming: (No critico)   Apache Spark en Fabric, Event Hub, Azure Stream Analytics.

Beneficios:

• Capacitación

• Becas de Estudios

• Seguro Complementario de Salud

• Programa de Bienestar (mental y físico)

• Casino

• Bus de Acercamiento, entre otros beneficios