Descripción
Resumen:
El profesional senior en ingeniería de datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos, garantizando un procesamiento eficiente y su accesibilidad para la toma de decisiones.
Aspectos destacados:
1. Diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos
2. Desarrolla productos y soluciones de datos escalables y robustos
3. Colabora con equipos multifuncionales de datos y análisis avanzados
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Resumen del puesto
El puesto de profesional senior en ingeniería de datos diseña, construye y mantiene sistemas de datos complejos que permiten el análisis y la generación de informes de datos. Con supervisión mínima, este puesto garantiza que grandes volúmenes de datos se procesen de forma eficiente y estén disponibles para la toma de decisiones.
Responsabilidades clave
INFRAESTRUCTURA DE DATOS: Prepara la infraestructura de datos para respaldar el almacenamiento y la recuperación eficientes de los datos.
FORMATOS DE DATOS: Examina y resuelve los formatos de datos adecuados para mejorar la usabilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización.
SOLUCIONES DE DATOS Y ANÁLISIS: Desarrolla productos y soluciones de datos complejos mediante tecnologías avanzadas de ingeniería y basadas en la nube, asegurando que estén diseñados y construidos para ser escalables, sostenibles y robustos.
CANALES DE DATOS: Desarrolla y mantiene canales de datos por transmisión continua (streaming) y por lotes (batch) que facilitan la ingesta fluida de datos desde diversas fuentes, su transformación en información y su traslado a almacenes de datos como lagos de datos (data lake), almacenes de datos (data warehouse) y otros.
SISTEMAS DE DATOS: Revisa los sistemas y arquitecturas de datos existentes para identificar áreas de mejora y optimización.
GESTIÓN DE INTERESADOS: Colabora con equipos multifuncionales de datos y análisis avanzados para recopilar requisitos y garantizar que las soluciones de datos satisfagan las necesidades funcionales y no funcionales de diversos socios.
MARCOS DE DATOS: Construye prototipos complejos para probar nuevos conceptos e implementa marcos y arquitecturas de ingeniería de datos que mejoren las capacidades de procesamiento de datos y apoyen iniciativas de análisis avanzado.
CANALES DE IMPLEMENTACIÓN AUTOMATIZADOS: Desarrolla canales de implementación automatizados para mejorar la eficiencia de las implementaciones de código con una gobernanza adecuada a su propósito.
MODELADO DE DATOS: Realiza modelados de datos complejos conforme a la tecnología del almacén de datos para garantizar un rendimiento y una accesibilidad sostenibles.
Calificaciones
Requisito mínimo de 4 años de experiencia laboral relevante. Normalmente implica 5 años o más de experiencia relevante.
Calificaciones preferidas:
ENTORNOS EN LA NUBE: Experiencia en el desarrollo de sistemas de datos en plataformas en la nube importantes (AWS, GCP, Azure).
ARQUITECTURA DE DATOS: Experiencia práctica en la construcción de arquitecturas modernas de datos, incluidos lagos de datos, lagos de datos integrados (data lakehouses) y centros de datos (data hubs), junto con capacidades relacionadas como ingesta, gobernanza, modelado y observabilidad.
INGESTA DE DATOS: Competencia demostrada en la recolección e ingesta de datos, herramientas de ingesta (Kafka, AWS Glue) y formatos de almacenamiento (Iceberg, Parquet).
TRANSMISIÓN CONTINUA DE DATOS (STREAMING): Experiencia en el desarrollo de canales de datos con arquitecturas y herramientas de transmisión continua (Kafka, Flink).
MODELADO DE DATOS: Experiencia especializada en la transformación y modelado de datos mediante marcos basados en SQL y herramientas de orquestación (dbt, AWS Glue, Airflow). Amplia experiencia con conceptos de modelado como dimensiones de cambio lento (SCD) y evolución del esquema.
TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Sólida experiencia en el uso de Spark para la transformación de datos, incluida la transmisión continua, la optimización del rendimiento y la depuración mediante la interfaz de usuario de Spark.
PROGRAMACIÓN: Habilidades avanzadas de programación en Python, Java, Scala o lenguajes similares. Competencia experta en SQL para la manipulación y optimización de datos.
DEVOPS: Experiencia demostrada en prácticas DevOps, incluida la gestión de código, CI/CD y estrategias de implementación.
GOBERNANZA DE DATOS: Sólida experiencia en principios de gobernanza de datos, incluidas consideraciones sobre calidad, privacidad y seguridad de los datos en el desarrollo y consumo de productos de datos.
La empresa no patrocinará solicitudes de visas de trabajo para este puesto.
#LI-NS7
#Standard
Empleador que ofrece igualdad de oportunidades, incluidas personas con discapacidad y veteranos.
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Tiempo completo
Presencial
Colorado
