Data Engineer

• Entender la data de negocio que se va a disponibilidad, incorporando el uso de Inteligencia Artificial para facilitar el análisis exploratorio, la identificación de patrones y la detección de posibles inconsistencias en etapas tempranas.
• Modelar las tablas finales a cargar (en coordinación con su Jefe y, de ser necesario, con el Arquitecto y la validación de Gobierno), asegurando estructuras óptimas y escalables, apoyándose en herramientas de IA para la optimización de modelos de datos y propuestas de diseño eficientes.
• Asegurar que el experto de negocio genere la documentación necesaria siguiendo los lineamientos definidos, promoviendo el uso de IA para asistir en la generación, estandarización, mejora de la documentación funcional-técnica, y sobre todo validación si está cumpliendo con los lineamientos.
• Desarrollar y/o mantener pipelines de carga hacia las capas Raw y Master, asegurando que sean eficientes, modulares (escalables) y correctamente documentados (fáciles de entender), cumpliendo con las mejores prácticas y lineamientos técnicos definidos, y basados en una arquitectura DataOps.
• Incorporar de manera activa el uso de Inteligencia Artificial en los procesos de transformación de datos, aprovechando aceleradores que permitan optimizar tiempos de desarrollo, mejorar la eficiencia operativa y potenciar la calidad de los resultados. Este uso deberá realizarse bajo un enfoque controlado, asegurando siempre una validación rigurosa, trazabilidad y confiabilidad antes de su implementación en producción.
• Asegurar la calidad de los datos a cargar mediante el perfilamiento de la información a ingestar y de la tabla final, incorporando, cuando sea conveniente, el uso de Inteligencia Artificial para identificar patrones, detectar anomalías y anticipar posibles problemas de calidad de forma más temprana.
• Validar los resultados obtenidos junto con el experto de negocio, coordinando con TI la corrección de inconsistencias, y garantizando que solo se cargue la data que cumpla con los niveles de calidad esperados. Asimismo, se podrá complementar este proceso con herramientas de IA para priorizar alertas, sugerir reglas de validación y mejorar continuamente los criterios de calidad.
• Asegurar la estabilidad operativa de la plataforma, brindando respuesta oportuna ante cualquier incidente relacionado con la data o los procesos.

• Diseñar, construir y operar pipelines de datos (Fabric pipelines)
• Migraciones ETL y modelos de datos escalables
• Entregar datos confiables y gobernados a consumidores analíticos y de BI

Ingeniero de Datos – Fabric

• Participar en el desarrollo de soluciones de datos
• Entender el impacto del dato en el negocio
• Comunicarse con múltiples stakeholders
• Trabajar de forma autónoma
• Asegurar calidad de datos
• Resolver problemas de forma estructurada
• Proponer mejoras continuas

Data Engineer jobs in Peru

See all jobs on JobTailor

Data Engineer

Ingeniero de Datos – Fabric

Data Engineer