Data Engineer

• Lead the migration to Microsoft Fabric.
• Rebuild existing pipelines, workflows, and workspaces from our Azure environment.
• Expand and scale the platform to create value for users.
• Design and build ingestion for new sources, create and validate transformation code, and surface data in intuitive semantic layers.
• Maintain and improve data trust.
• Work in a medallion architecture.
• Put engineering quality first.
• Connect data to consumption.
• Consider storage and lifecycle.

• Transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos.
• Diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables.
• Asegurar que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados.
• Crear y optimizar pipelines escalables y eficientes.
• Definir modelos de datos y vistas para dominios críticos de negocio.
• Evaluar la completitud y madurez de los journeys (Bronze/Silver/Gold).
• Liderar integración de nuevas fuentes y roadmap de evolución.
• Asegurar cumplimiento de normativas, estándares, costos y SLAs.
• Guiar buenas prácticas de versionamiento, documentación y CI/CD.
• Colaborar y alinear con stakeholders técnicos y de negocio.

Data Engineer – Semi Senior/Senior

• Transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos.
• Diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables.
• Asegurar que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados.
• Facilitar el uso de datos por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
• Migración de procesos de datos utilizando Dataform con herramientas de IA como Cloude y GPT.

Data Engineer – Semi Senior

• Apoyar desde la ingeniería de datos a la entrega de los productos del equipo.
• Participar en las instancias de discovery, el diseño y desarrollo de MVP.
• Lograr entregar los resultados en un ambiente productivo y hacer seguimiento de tus entregas.
• Participar con tus pares de ingeniería de datos en sesiones de exposición y aprendizaje.

• Diseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta y activación omnicanal.
• Construir validadores automatizados de datos ('Quality Gates') para asegurar la calidad e integridad de las audiencias en tiempo real.
• Transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos.
• Diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables para que los datos estén disponibles de manera oportuna.

Senior Data Engineer

• Diseñar, construir y escalar pipelines de datos que permitan integrar nuevas fuentes al ecosistema Customer 360.
• Asegurando la disponibilidad, calidad y gobernanza de la información.
• Habilitando la creación de productos analíticos basados en contextos que impulsen la toma de decisiones y la personalización de la experiencia de cliente.
• Integración y modelamiento de datos.
• Diseñar e implementar pipelines de ingesta y transformación de nuevas fuentes de datos (batch y/o near real-time).
• Integrar fuentes internas y externas al modelo de Customer 360, asegurando consistencia con los contextos definidos.
• Modelar y estructurar datos para su uso en APIs y analytics.
• Desarrollar productos analíticos.
• Construir y mantener subproductos analíticos basados en contextos (ej: segmentaciones, features, modelos).
• Habilitar datasets listos para consumo por equipos de negocio, analytics y data science.
• Implementar controles de calidad, validaciones y monitoreo de pipelines.
• Asegurar trazabilidad, documentación y buenas prácticas de data governance.
• Optimizar pipelines para performance, costo y escalabilidad.
• Trabajar de forma cercana con equipos de negocio, analytics, backend y producto.
• Participar en el diseño de nuevos contextos y definición de requerimientos de datos.
• Contribuir a la mejora continua de la arquitectura y estándares del equipo.

• Participar en proyectos reales
• Colaborar con equipos expertos
• Aplicar tus conocimientos y desarrollar nuevas habilidades en un entorno dinámico e innovador.

Práctica Data Engineer

• Diseñar y construir tuberías de datos.
• Optimizar la infraestructura de datos.
• Gestionar datos en tiempo real.
• Proveer acceso a datos de calidad para apoyar iniciativas de análisis predictivo, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Implementar mecanismos de seguridad, calidad y trazabilidad de datos.

• Desarrollar pipelines de datos utilizando Databricks para procesamiento y transformación de grandes volúmenes de información.
• Construir y optimizar consultas a bases de datos (SQL) asegurando eficiencia y escalabilidad.
• Diseñar modelos de datos orientados a analítica y reporting.
• Desarrollar dashboards y reportes en Power BI, integrando fuentes de datos diversas.
• Implementar soluciones para análisis de customer journey analytics, asegurando trazabilidad y consistencia de datos a lo largo del ciclo del cliente.
• Integrar múltiples fuentes de datos (internas y externas) para generar datasets confiables.
• Automatizar procesos de carga, transformación y actualización de datos (ETL/ELT).
• Trabajar en conjunto con equipos de negocio para traducir requerimientos en soluciones técnicas.
• Asegurar buenas prácticas de desarrollo (versionamiento, documentación, testing).

• Analizar, rediseñar y migrar procesos batch desde entornos on‑premise hacia plataformas en la nube (AWS, Azure o GCP).
• Diseñar y optimizar flujos de trabajo en Control‑M.
• Modernizar y migrar procesos ETL creados en Pentaho PDI (Kettle).
• Implementar pipelines de datos eficientes, seguros y resilientes.
• Documentar procesos, flujos, dependencias y decisiones de diseño.
• Asegurar el cumplimiento de estándares de seguridad, auditoría y normativas bancarias.

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