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Partner One Capital busca un Ingeniero de Datos para su equipo de Mortgage Cadence, enfocado en el diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos robustos. Se requiere experiencia en SQL, ETL y calidad de datos.
Descripción del puesto
Acerca de la Empresa Buscamos un nuevo Data Engineer para formar parte del equipo de Mortgage Cadence. El Data Engineer se encarga de diseñar, construir y mantener pipelines de datos robustos y lógica de transformación que impulsa la analítica, el cumplimiento y los informes operativos en toda la Mortgage Cadence Platform. El rol está enfocado en la ejecución, con una creciente responsabilidad sobre flujos de trabajo de datos de extremo a extremo a medida que aumenta la familiaridad con la plataforma. Se requieren sólidas habilidades en SQL, ETL y calidad de datos; la capacidad de crear informes y aprovechar modelos semánticos es secundaria a la excelencia en ingeniería de datos. RESPONSABILIDADES Desarrollo de Pipelines de Datos: - Diseñar y construir pipelines ETL utilizando Microsoft Fabric (Dataflow Gen2, Notebooks o herramientas equivalentes). - Escribir consultas SQL optimizadas y transformaciones para la ingesta de datos de los sistemas fuente designados. - Aplicar reglas de calidad de datos y lógica de validación en cada etapa del pipeline. - Implementar cargas incrementales y gestionar programaciones de actualización para el rendimiento. - Escalar al Lead para decisiones arquitectónicas o patrones de transformación complejos. Calidad y Validación de Datos: - Definir e implementar verificaciones de calidad de datos en las etapas de ingesta, transformación y salida. - Realizar validaciones continuas de datos para asegurar que los resultados del pipeline se alineen con la lógica de negocio y las expectativas del sistema fuente. - Identificar, documentar y escalar problemas de calidad de datos con análisis de causa raíz. - Mantener dashboards de calidad de datos y monitoreo de SLAs. - Soporte UAT para nuevas fuentes de datos o lógica de transformación. Transformación y Modelado: - Construir y mantener transformaciones de datos utilizando Power Query, SQL o Python según corresponda. - Desarrollar modelos dimensionales y definir lógica de agregación alineada con los requisitos analíticos. - Optimizar estructuras de datos para rendimiento y mantenibilidad. - Documentar la lógica de transformación, linaje y supuestos según los estándares del equipo. - Colaborar con el Lead para definir modelos semánticos y métricas calculadas. Soporte Operacional: - Solucionar fallos de pipelines y problemas de rendimiento; coordinar la resolución con IT/Ingeniería. - Responder a informes de discrepancias de datos de usuarios de negocio y analistas. - Mantener la documentación de fuentes de datos, diccionarios de datos y especificaciones de transformación. - Soporte para planificación de capacidad y optimización de entornos y pipelines de Fabric. Requisitos Técnicos - SQL avanzado: optimización de consultas, funciones de ventana, ajuste de rendimiento, depuración de transformaciones complejas. - Dominio de Microsoft Fabric (Dataflow Gen2, Notebooks, Lakehouse) O herramientas ETL equivalentes (Python, dbt, Talend, Informatica). - Sólida comprensión del diseño de bases de datos relacionales y modelado dimensional. - Power Query / M: modelado complejo de datos, fusión, manejo de errores y lógica de transformación. - Python o lenguaje de scripting similar: manipulación de datos, automatización de pipelines. - Git/control de versiones básico: capaz de colaborar en código y rastrear cambios. - Marcos de trabajo de calidad y pruebas de datos: pruebas unitarias, aserciones, reglas de validación. Requisitos No Técnicos - Capacidad para interpretar requisitos de negocio y diseñar soluciones de datos eficientes. - Mentalidad de gobernanza de datos: comprende el linaje de datos, la documentación y los estándares de calidad. - Proactividad para identificar casos extremos y posibles problemas de datos. - Familiaridad con el dominio de hipotecas/préstamos preferida; disposición para aprender el dominio requerida. - Trabaja eficazmente dentro de los estándares definidos y escala las preguntas arquitectónicas al Lead. - Capaz de equilibrar velocidad con calidad; aboga por la excelencia técnica.
Responsabilidades
- Diseñar y construir pipelines ETL
- Escribir consultas SQL optimizadas
- Implementar reglas de calidad de datos
- Realizar validaciones de datos
- Identificar y escalar problemas de calidad de datos
- Construir y mantener transformaciones de datos
- Desarrollar modelos dimensionales
- Optimizar estructuras de datos
- Documentar lógica de transformación
- Solucionar fallos y problemas de rendimiento de pipelines
Habilidades
Diseño de soluciones de datosCalidad de datosValidación de datosTransformación de datosModelado dimensionalDocumentación técnicaResolución de problemasGestión de requisitos de negocioProactividadOrientación a la excelencia técnicaCapacidad de aprendizaje