Ingeniero de Datos

Acerca de : Realizar y mantener los procesos que permitan la recolección, transformación y preparación de datos a gran escala para disponibilizarlos a través de la conversión de datos crudos a datos inteligentes y de la valoración de los mismos como un activo analítico de Ban. Coppel. 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. 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: Nivel alto de conocimientos en SQL y Phyton. Experiencia en spark Creación de ETL. Conocimientos en nube Capacidad analítica y resolución de problemas.

Estudios: Licenciatura en Informática, Sistemas Computacionales, ingeniería Industrial Beneficios: 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.