Descripción del puesto
Participar en la construcción de ETLs que realicen la carga de datos y aseguren la integridad, disponibilidad, confidencialidad y protección de datos estableciendo un marco de trabajo que ayude a la identificación de riesgos y determinación de controles para mitigar los mismos con el mejor costo beneficio para la empresa.
Responsabilidades Principales
- Diseñar y gestionar arquitecturas de datos.
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT para la ingesta y procesamiento de datos.
- Construir y optimizar almacenes y lagos de datos (Data Warehouses, Data Lakes).
- Gestionar y mejorar el rendimiento de bases de datos relacionales y NoSQL.
- Desplegar y administrar soluciones en la nube (Azure) para almacenamiento y procesamiento de datos.
- Garantizar la calidad, gobernanza y seguridad de los datos.
- Colaborar con equipos de ciencia de datos e ingeniería para integrar datos en modelos analíticos y de machine learning.
- Monitorear y optimizar la infraestructura de datos para mejorar la escalabilidad y eficiencia.
Requisitos
Requisitos Técnicos
- Lenguajes de Programación: Python, SQL
- Bases de Datos: SQL Server
- Cloud Computing: Azure (Microsoft Azure Data Factory, Microsoft Fabric)
- Procesos y Arquitectura: ETL/ELT (Extracción, Transformación y Carga), Arquitecturas de Data Warehousing y Data Lakes y Orquestación de datos
- Modelado de Datos y Optimización de Consultas SQL.
- Implementación de estándares de calidad de datos para garantizar la precisión, confiabilidad e integridad
- Gobernanza de datos y cumplimiento normativo
- Procesos y Arquitecturas: Diseño y gestión de arquitecturas de datos, Modelado de datos (ERWin, Visio) e Integración y orquestación de datos
- Metodologías de Arquitectura de Datos: TOGAF (The Open Group Architecture Framework) y DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)
Deseable
- Experiencia o conocimientos en Microsoft Fabric para integración y análisis de datos en entornos de Azure.
- Conocimientos en seguridad, gobierno y calidad de datos.
- Bases de Datos: Microsoft SQL Server, Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage y Azure Synapse Analytics
- Cloud Computing: Azure Databricks, Azure Stream Analytics y Power BI.
Educación y Experiencia
- Licenciatura/Ingeniería en Sistemas, Computación, Electrónica, Matemáticas o carreras afines.
- Experiencia previa en desarrollo e implementación de arquitecturas de datos.