Data Engineer - Pipelines Etl/Elt

Horario: Lunes a viernes (9a6pm)

Modalidad: presencial 100%

Duración: hasta dic 2026 y depende de resultados

III. MISIÓN DEL PUESTO

Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan integrar, transformar y disponibilizar información confiable, oportuna y escalable para las iniciativas de Business Intelligence y Analítica de la organización.

IV. FUNCIONES

Diseñar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT): Garantizar el flujo confiable, automatizado y eficiente de los datos desde el origen hasta su destino final. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Automatizar procesos manuales de datos: Reducir errores operativos, aumentar la eficiencia y liberar recursos para tareas de mayor valor. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Desarrollar y optimizar modelos de datos dimensionales y analíticos: Soportar dashboards, reportes operativos y análisis avanzados para la toma de decisiones. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Monitorear las cargas de datos y el desempeño de los sistemas: Asegurar que la información esté disponible a tiempo y con el rendimiento adecuado para los usuarios. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Velar por la calidad de datos: Implementar controles de calidad, validar integridad y consistencia, detectar anomalías, generar alertas ante errores de carga, registrar y dar seguimiento a problemas de calidad. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Documentar los procesos, modelos y pipelines implementados: Facilitar el mantenimiento, la auditoría y la transferencia de conocimiento dentro del equipo. Frecuencia: Semanal. Importancia: Media.

Resolver incidentes operativos en los sistemas de datos: Asegurar la continuidad operativa y minimizar el impacto en los procesos de negocio. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.

Ejercer gobierno y seguridad de datos: Aplicar estándares de gobierno de datos, implementar controles de acceso, gestionar información sensible de acuerdo con las políticas corporativas y mantener trazabilidad de los procesos de datos. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.