Ingeniero de datos - Python Expert

Responsabilidades 

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes utilizando Python .
• Construir, automatizar y optimizar procesos ETL/ELT usan Python  para la ingesta, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes.
• Desarrollar soluciones de procesamiento de datos mediante librerías como Pandas, NumPy y PySpark .
• Garantizar la calidad, consistencia, trazabilidad, monitoreo y disponibilidad de los datos.
• Implementar validaciones y controles de calidad sobre los flujos de información.
• Procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados mediante Python .
• Diseñar e integrar soluciones mediante APIs REST, servicios web y conectores de datos, con Python .
• Colaborar con equipos de analítica, ciencia de datos, desarrollo y negocio para traducir requerimientos en soluciones técnicas.
• Participar en la definición e implementación de arquitecturas de datos sobre entornos cloud.
• Apoyarse en herramientas de IA Generativa, Copilot y agentes inteligentes para acelerar el desarrollo, documentación y resolución de incidentes.
• Documentar desarrollos, procesos, flujos de datos y buenas prácticas de ingeniería.
• Interactuar directamente con clientes, entendiendo necesidades de negocio y proponiendo soluciones tecnológicas de valor.
• Realizar optimización y monitoreo continuo del rendimiento de procesos y pipelines de datos.

Requisitos Técnicos

• Experiencia sólida desarrollando soluciones de datos con Python .
• Dominio de librerías para procesamiento y análisis de datos como Pandas, NumPy y PySpark .
• Experiencia en desarrollo de procesos ETL/ELT y automatización de flujos de datos.
• Conocimiento avanzado de SQL para consultas, transformaciones y optimización de rendimiento.
• Experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, DynamoDB u otras).
• Experiencia práctica con Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido de datos.
• Conocimientos en transformación, limpieza, validación y enriquecimiento de datos .
• Familiaridad con herramientas de orquestación y transformación como Apache Airflow, DBT, AWS Glue o similares .
• Entendimiento de arquitecturas Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse .
• Experiencia trabajando con servicios cloud, preferiblemente AWS (S3, Glue, Lambda, Athena, EMR, Redshift) o equivalentes en Azure/GCP.
• Conocimiento en integración de sistemas mediante APIs REST y manejo de formatos JSON, CSV, Parquet y Avro.
• Manejo de Git/GitHub/GitLab y aplicación de buenas prácticas de desarrollo y versionamiento.
• Conocimiento de pruebas unitarias y aseguramiento de calidad para desarrollos Python.
• Experiencia en ambientes Linux y gestión de entornos virtuales de Python.
• Conocimiento deseable en Docker y despliegue de aplicaciones orientadas a datos.
• Experiencia utilizando herramientas de automatización, observabilidad y monitoreo de procesos de datos.
• Conocimientos en Control M y Data X (deseable).

Competencias Profesionales

• Alta capacidad analítica y orientación a la calidad de los datos.
• Pensamiento lógico y habilidades avanzadas de resolución de problemas.
• Comunicación clara y efectiva con equipos técnicos y usuarios de negocio.
• Experiencia en levantamiento de requerimientos y relacionamiento con clientes.
• Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios.
• Proactividad y orientación a la mejora continua.
• Autonomía, organización y responsabilidad en la entrega de resultados.
• Adaptabilidad a nuevas tecnologías y entornos dinámicos.
• Mentalidad de automatización y optimización de procesos.