Data engineer

Descripción del cargo

MISIÓN DEL CARGO

Buscamos un Data Engineer con orientación analítica y enfoque a negocio, responsable de integrar, transformar y modelar datos provenientes de múltiples fuentes (SQL, NoSQL y APIs externas) para su consumo en herramientas de visualización y toma de decisiones. El rol combina capacidades técnicas de ingeniería de datos con habilidades de análisis y entendimiento del negocio.



RESPONSABILIDADES

Diseñar y mantener pipelines de datos desde bases SQL, NoSQL y APIs externas.
Modelar y transformar datos para análisis y visualización.
Construir y mantener dashboards y reportes en Power BI, Tableau o MongoDB Charts.
Traducir requerimientos de negocio en métricas, KPIs y modelos de datos.
Garantizar calidad, consistencia y disponibilidad de la información.
Automatizar procesos mediante scripts y desarrollos ligeros.
Documentar flujos de datos y modelos analíticos.










Requisitos mínimos
Formación:

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos o afines.

Experiencia:

3+ años de experiencia como Data Engineer o en roles relacionados con datos.

Experiencia demostrada en construcción de pipelines de datos y entornos cloud.



Requerimientos técnicos:



Experiencia sólida en bases de datos SQL (PostgreSQL, SQL Server, MySQL u otras).
Experiencia práctica en bases de datos NoSQL, idealmente MongoDB.
Manejo de al menos una herramienta de BI: Power BI, Tableau o MongoDB Charts.
Capacidad de desarrollo de scripts (Python, JavaScript u otro lenguaje similar).
Integración con APIs REST y manejo de formatos JSON/CSV.
Uso de control de versiones (Git).
Deseable: Conocimientos de data warehousing y modelado analítico.


Certificaciones deseables:


AWS Certified Data Analytics o AWS Data Engineer Associate
Google Professional Data Engineer
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate



Habilidades:
Capacidad para interpretar necesidades de negocio y convertir datos en información accionable.
Pensamiento analítico y orientación a resultados.
Comunicación efectiva con equipos técnicos y de negocio.
Autonomía y criterio para asegurar la calidad del dato.



Competencias
Trabajo colaborativo con equipos multidisciplinarios
Pensamiento lógico y estructurado
Atención al detalle con enfoque en calidad
Capacidad para documentar y comunicar procesos técnicos
Orientación a resultados y mejora continua