PERFIL SOLICITA:

Vacante para la Zona de Toluca Exportec

• Licenciatura en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Matemáticas o carreras afines.

• 3 a 5 años de experiencia en roles de ingeniería o arquitectura de datos.
• Experiencia comprobada en al menos 2 proyectos de arquitectura de datos implementados de principio a fin en empresas medianas o grandes .
• Experiencia en proyectos de:
• Data Management: Definición de políticas de gobierno de datos y calidad.
• Data Warehouse (Data Estehouse): Diseño e implementación de soluciones de almacenamiento de datos.
• Business Intelligence (BI): Implementación de soluciones BI para la toma de decisiones.
• Experiencia en entornos on-premise, incluyendo:
• Administración de bases de datos relacionales y NoSQL.
• Experiencia trabajando con múltiples plataformas en la nube, incluyendo:
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage.
• AWS: Redshift, S3, Glue, EMR. (Opcional)
• Azure: Synapse, Data Lake, Data Factory. (Opcional)
• Diseño e implementación de pipelines de datos (ETL) y modelado de datos.
• Participación en proyectos de modernización de infraestructura de datos y optimización de costos.

Conocimientos Específicos en Bases de Datos:

• Bases de datos relacionales:

• Ejemplos: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Teradata, DB2.

• Experiencia en diseño de esquemas, optimización de consultas y gestión del rendimiento.

• Implementación de soluciones para grandes volúmenes de datos no estructurados.

• Bases de datos en la nube:

• Ejemplos: Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure SQL Database.

• Modelado de datos:

• Dimensional relacional y orientado a objetos.

Conocimiento en Herramientas BI:

• Herramientas BI clave:

• Power BI: Desarrollo de dashboards interactivos para monitoreo de KPIs.

• Tableau: Creación de reportes visuales para análisis avanzado.

• Looker: Modelado de datos para análisis exploratorio en GCP.

• Qlik Sense: Integración de múltiples fuentes de datos para visualización en tiempo real.

• Responsabilidades en BI:

• Implementación de soluciones BI para análisis de negocio.

• Integración de herramientas BI con data warehouses.

• Optimización de visualizaciones para toma de decisiones ágil.

Calidad e Integración de Datos:

• Procesos ETL/ELT: Diseño y supervisión de procesos eficientes para garantizar la integridad de los datos.

• Estrategias de calidad de datos:

• Validación y limpieza de datos para asegurar su precisión.

• Implementación de controles de calidad automatizados.

• Herramientas de integración y calidad de datos:

• Apache Airflow: Orquestación de flujos de trabajo de datos.

• Talend y dbt: Transformación y calidad de datos en pipelines modernos.

• Prácticas de integración de datos:

• Consolidación de datos desde múltiples fuentes internas y externas.

• Integración de datos en tiempo real para análisis predictivo.

Habilidades Técnicas Esenciales:

• Lenguajes de programación: SQL (avanzado), Python o Scala.

• Procesamiento Big Data: Apache Spark, Kafka (deseable).

• Gobernanza de datos: Experiencia con herramientas de data catalog y control de calidad.

• Conocimiento en arquitectura serverless y microservicios para flujos de datos.

Certificaciones Requeridas (Indispensable tener minimo 1):

• Google Professional Data Engineer (GCP).

• AWS Certified Data Analytics – Specialty (AWS).

• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (Azure).

• Certified Data Management Professional (CDMP) por DAMA International (mínimo nivel Associate).

• Certificación en Data Warehouse Architecture (Data Estehouse o equivalente).

Habilidades Blandas:

• Liderazgo y gestión de proyectos multidisciplinarios.

• Excelentes habilidades de comunicación para interactuar con equipos técnicos y de negocio.

• Enfoque estratégico orientado a resultados.

• Capacidad para trabajar de forma independiente en entornos dinámicos.

• Mentalidad analítica y resolutiva para enfrentar desafíos técnicos.

Deseables (No Excluyentes):

• Conocimiento de prácticas DevOps para flujos de datos.

• Experiencia en proyectos de analítica avanzada o machine learning en múltiples nubes.

• Especialización en seguridad y cumplimiento para entornos híbridos y multinube.

Responsabilidades:

• Diseñar e implementar arquitecturas de datos escalables en entornos on-premise, nube (GCP, AWS, Azure) o híbridos, alineadas con las necesidades estratégicas de la organización.

• Liderar proyectos de datos relacionados con:

• Data Management: Definición de políticas de gobierno de datos, calidad y seguridad.

• Data Warehouse: Implementación y optimización de almacenes de datos, tanto on-premise como en la nube.

• Business Intelligence (BI): Integración de soluciones BI para el análisis y visualización de datos.

• Implementar procesos de calidad e integración de datos, asegurando precisión, consistencia y accesibilidad.

• Diseñar y supervisar pipelines de datos (ETL/ELT) eficientes, integrando múltiples fuentes de datos en diversas plataformas.

• Optimizar sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos para maximizar el rendimiento y reducir costos.

• Desarrollar estrategias de migración de datos desde entornos on-premise a plataformas en la nube.

• Colaborar con equipos de ingeniería, analítica y negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos efectivas.

• Asegurar el cumplimiento de normativas y mejores prácticas en el manejo de datos (GDPR, CCPA, entre otros).

OFRECIMIENTOS:

Sueldo acorde a tu conocimiento y mercado

Prestaciones superiores.

"Los datos personales recopilados a través de Currícula, serán utilizados bajo los fines establecidos en nuestro Aviso de Privacidad integral para candidatos, mismo que se puede consultar en nuestra página de internet".

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