Ingeniero de Datos

Principales responsabilidades

• Ejecutar y diseñar pruebas para validar la calidad de soluciones analíticas en entornos de datos complejos.
• Participar en la validación de modelos analíticos mediante pruebas automáticas y análisis de datos.
• Diseñar y ejecutar pipelines de validación en entornos cloud (AWS, Azure, Databricks, Data Fabric) y arquitecturas híbridas/on-premise.
• Asegurar la calidad de procesos ETL y validar el entorno completo de datos (ingesta, transformación, limpieza).
• Apoyar en procesos de integración continua (CI/CD) en Azure DevOps.
• Ejecutar pruebas automatizadas, incluyendo pruebas de performance.
• Participar activamente en eventos ágiles y promover prácticas modernas de QA aplicadas a big data.

• Experiencia: 3 a 5 años en análisis y creación de ETLs, validación de datos, pruebas automatizadas y entornos cloud.
• Conocimientos sólidos en:
  • Python, PySpark, SQL para validación y pruebas de datos.
  • Procesos ETL en cloud y on-premise.
  • Desarrollo y monitoreo de pipelines de validación.
  • Metodologías ágiles y fundamentos de pruebas ágiles.
  • CI/CD con Azure DevOps.
  • Pruebas automatizadas y de performance.
  • Técnicas de limpieza de datos.
• Experiencia en al menos una de las siguientes áreas:
  • Aprendizaje automático.
  • Minería de datos.
  • Validación de modelos analíticos y calidad de datos.
• Manejo de entornos y herramientas: AWS, Azure, Databricks, Data Fabric.
• Deseable:
  • Experiencia con Stratio.
  • Conocimientos en GCP.
  • Automatización de validaciones y controles de calidad.
  • JavaScript para validaciones frontend.
  • Procesamiento de datos en streaming.

Habilidades blandas:

• Comunicación efectiva, resolución de problemas, trabajo en equipo.
• Gestión del tiempo, adaptabilidad, pensamiento crítico y orientación al aprendizaje continuo.