Ingeniero de Datos

Empresa de consultoría global busca Ingeniero de Datos con experiencia en Databricks y Python para diseñar, construir y optimizar soluciones de datos en el sector salud, trabajando de forma remota.

Descripción del puesto

Allata es una consultora global de servicios de tecnología con oficinas en EE. UU., India y Argentina. Ayudamos a las organizaciones a acelerar el crecimiento, impulsar la innovación y resolver desafíos complejos combinando estrategia, diseño y tecnología avanzada. Nuestra experiencia abarca la definición de visión de negocio, la optimización de procesos y la creación de experiencias digitales atractivas. Diseñamos y modernizamos soluciones seguras y escalables utilizando plataformas en la nube y las mejores prácticas de ingeniería. Allata también potencia a los clientes para desbloquear el valor de los datos a través de análisis y visualización, y aprovecha la inteligencia artificial para automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Nuestros equipos ágiles y multifuncionales trabajan en estrecha colaboración con los clientes, ya sea integrándose con sus equipos o brindando orientación independiente, para ofrecer resultados medibles y construir alianzas duraderas. Buscamos un Ingeniero de Datos experimentado para unirse a nuestro equipo y contribuir a iniciativas basadas en datos dentro de la industria de la salud. Este rol se enfoca en diseñar, construir y optimizar soluciones de datos escalables que soporten análisis, informes y casos de uso de datos avanzados en entornos regulados. Rol y Responsabilidades: - Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables utilizando Databricks y Python. - Construir y optimizar procesos ETL/ELT dentro de entornos de nube de Azure. - Implementar modelos de datos siguiendo principios modernos de Data Lakehouse (ej. arquitectura Medallion). - Asegurar la calidad, consistencia y rendimiento de los datos en las capas de ingesta, staging y curadas. - Colaborar con arquitectos de datos, analistas y stakeholders de negocio para traducir los requisitos de datos de salud en soluciones técnicas. - Desarrollar lógica de transformación de datos reutilizable y componentes de procesamiento modulares. - Soportar procesos de despliegue siguiendo las mejores prácticas de CI/CD y DevOps. - Monitorear y optimizar flujos de trabajo de datos para rendimiento, escalabilidad y confiabilidad. - Contribuir a las prácticas de gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos relevantes para entornos de salud. Hard Skills - Indispensables: - Conocimiento actual y uso de herramientas de datos modernas como Databricks, FiveTran, Data Fabric y otras. - Experiencia central en arquitectura de datos, integraciones de datos, data warehousing y procesos ETL/ELT. - Experiencia aplicada en el desarrollo y despliegue de scripts custom whl y/o notebooks in-session para ejecución personalizada en nodos de ejecución y worker paralelos. - Experiencia aplicada en SQL, Stored Procedures y PySpark basada en el área de especialización de la plataforma de datos. - Sólido conocimiento de sistemas de bases de datos relacionales en la nube e híbridos, como MS SQL Server, PostgresSQL, Oracle, Azure SQL, AWS RDS, Aurora o un motor comparable. - Fuerte experiencia con técnicas de procesamiento de datos batch y streaming, y estrategias de compactación de archivos. Hard Skills - Deseables/Plus: - Fuerte experiencia práctica con Databricks en entornos Azure. - Dominio avanzado de Python y PySpark para procesamiento de datos distribuido. - Experiencia en la construcción y optimización de pipelines de datos en Azure (Azure Data Factory, Azure SQL, Data Lake Storage, etc.). - Sólida comprensión de data warehousing, conceptos de data lakehouse y frameworks ETL/ELT. - Experiencia trabajando con bases de datos relacionales como SQL Server, PostgreSQL, Oracle o similares. - Conocimiento de patrones de procesamiento de datos batch y streaming. - Experiencia trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos en entornos distribuidos basados en la nube. Soft Skills / Habilidades de Negocio Específicas: - Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas. - Capacidad para trabajar eficazmente en equipos multifuncionales y distribuidos. - Habilidades de comunicación claras, con la capacidad de explicar conceptos técnicos a stakeholders no técnicos. - Mentalidad proactiva con un fuerte sentido de la responsabilidad. - Compromiso con la entrega de soluciones de datos confiables y de alta calidad.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables usando Databricks y Python
• Construir y optimizar procesos ETL/ELT en entornos cloud de Azure
• Implementar modelos de datos siguiendo principios modernos de Data Lakehouse (ej. arquitectura Medallion)
• Asegurar la calidad, consistencia y rendimiento de los datos
• Colaborar con arquitectos de datos, analistas y stakeholders para traducir requerimientos de datos de salud en soluciones técnicas
• Desarrollar lógica de transformación de datos reutilizable y componentes de procesamiento modular
• Soportar procesos de despliegue siguiendo las mejores prácticas de CI/CD y DevOps
• Monitorear y optimizar flujos de trabajo de datos para rendimiento, escalabilidad y confiabilidad
• Contribuir a las prácticas de gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos relevantes para entornos de salud

Skills requeridas

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