Ingeniero de Datos Experto

Netby

Ubicación: Quito, Ecuador

Departamento: tecnologia

Posición: Desarrollador de Software

Tipo de Empleo: Tiempo Completo

Modalidad: Presencial

Fecha de Publicación:

Descripción del Puesto

📋 Resumen del Puesto

El Ingeniero de Datos Experto será responsable de diseñar y construir un modelo de datos robusto, alineado con las necesidades estratégicas de la organización, enfocado en la gestión de carteras adquiridas y servicios de cobranza para instituciones financieras.

El éxito en esta posición se refleja en la creación de arquitecturas de datos escalables, eficientes y gobernadas, que permitan la toma de decisiones basada en datos. El rol contribuye directamente a optimizar la explotación de información, mejorar procesos analíticos y fortalecer la estrategia de datos de la organización mediante un enfoque integral que abarca desde el análisis del estado actual hasta el diseño conceptual, lógico y físico.

📝 Responsabilidades

  • Analizar la situación actual de los datos y la arquitectura existente en la organización.

  • Diseñar modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos alineados al negocio.

  • Implementar soluciones de datos escalables enfocadas en eficiencia y gobernanza.

  • Desarrollar y optimizar procesos ETL y pipelines de datos.

  • Gestionar e integrar diferentes fuentes de datos (estructuradas y no estructuradas).

  • Implementar estrategias de gobierno de datos y calidad de la información.

  • Diseñar arquitecturas modernas de datos (Data Lake, Data Warehouse, Data Fabric).

  • Trabajar con equipos multidisciplinarios para asegurar el uso estratégico de los datos.

  • Optimizar el rendimiento de plataformas de procesamiento de datos (Big Data).

✅ Requisitos

  • Título en Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o carreras afines. Certificaciones en plataformas cloud (especialmente Azure) son altamente valoradas.

  • Mínimo 5 años de experiencia en ingeniería de datos, arquitectura de datos o roles similares.

  • Habilidades técnicas específicas:

    • Machine Learning (ML) aplicado a datos

    • ETL y procesamiento de datos

    • Data Fabric

    • Gobierno de datos

    • Power BI

    • Data Marts, Data Lake, Data Warehouse

    • Apache Spark, Hadoop, Databricks

    • Arquitecturas de datos relacionales y no relacionales

    • DataOps y manejo de datos maestros

    • Cloud: Azure (Azure Data Factory), AWS Glue, Microsoft Fabric

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