Acerca del Rol
Un perfil de Data Engineering tiene conocimiento en diseño e implementación de ETLs escalables, data quality checks, uso de AWS/Azure/GCP y modelos de machine learning (no excluyente).
Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde la adquisición y extracción de datos desde diferentes fuentes, su validación, manipulación, limpieza y transformación, hasta la obtención de un modelo de datos que satisfaga las necesidades del cliente. La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es clave para generar engagement con el cliente.
Summary:
Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks
¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional
Profesional de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, o graduados de otras carreras con Maestrías afines.
Persona con experiencia resolviendo problemas de datos a través del diseño e implementación de pipelines y arquitecturas de datos escalables.
Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles más junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas.
¿Qué desafíos te esperan?
Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos.
Trabajará con expertos de distintas áreas como Data Science, optimización, Machine Learning, simulación, UX, etc.
Diseñar e implementar ETLs escalables y pipelines de datos robustos que garanticen la disponibilidad y calidad de los datos.
Desarrollar e implementar data quality checks para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos.
Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas, considerando los datos disponibles y el impacto sobre el modelo existente.
Trabajar con distintas fuentes de datos, realizando operaciones de validación, limpieza y transformación para habilitar su uso en modelos analíticos o de ML.
Liderar a un equipo de perfiles más junior, dividiendo tareas, tomando decisiones sobre modelado y siendo un referente técnico para el equipo.
Lo que te hará exitoso – Requisitos:
Must Have:
Experiencia en alguna de las nubes principales: AWS o Azure (Preferiblemente). (Excluyente)
Dominio de SQL (Intermedio/Avanzado). (Excluyente)
Dominio de Python y PySpark (Intermedio/Avanzado), también es valorado conocimiento en otros lenguajes de programacion como Java, C#, etc. (Excluyente)
Inglés nivel Professional. (Excluyente)
Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Experiencia en herramientas como DBT, Airflow, etc.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks.
Nice To Have
Diseño y creación de agentes de IA y/o soluciones usando LLM.
Manejo de librerías para exploración y visualización de datos: pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn o Pandas Profiling.
Conocimiento de modelos de Machine Learning: árbol de decisión, Regresión Logística, LGBM, SVM, Redes Neuronales, Clustering.
Conocimientos del proceso de desarrollo de un modelo: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento, limpieza, validación, análisis y explicación de resultados (Avanzado).
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