Analista de Ingeniería de Datos
Empresa de préstamos comerciales busca dos Analistas de Datos para roles de ingeniería de datos y migración, o pipeline de datos y automatización. Se requiere experiencia en SQL, Python, plataformas cloud y ETL/ELT.
Si te copan los desafíos de ingeniería de datos y te gusta laburar remoto, esta puede ser tu oportunidad. Podés enfocarte en migración de sistemas o en pipelines y automatización, sumando experiencia en una empresa que apoya a PyMEs.
Descripción del puesto
Acerca de World Business Lenders Conocé más sobre nosotros: [Quiénes Somos] World Business Lenders (WBL) se enorgullece de ofrecer préstamos comerciales a corto plazo respaldados por bienes raíces a una amplia gama de pequeñas y medianas empresas en los Estados Unidos, especialmente aquellas que pueden tener dificultades para obtener financiación tradicional. Generalmente, el horario de trabajo es de 9:00 a 18:00, hora del Este, de lunes a viernes, aunque puede haber momentos en que se necesiten horas adicionales para satisfacer las demandas del negocio. Buscamos a alguien con sólidas habilidades de comunicación, tanto en inglés como en español, tanto oral como escrita. Tenga en cuenta que todos los currículums deben enviarse en inglés. Buscamos dos Analistas de Datos, uno especializado en ingeniería y migración de datos, y otro enfocado en pipelines de datos y automatización. Se alienta a los candidatos con fortalezas en cualquiera de las áreas a postularse. Responsabilidades Clave: - Mejora de pipelines de datos (mediante automatización) con controles de calidad para garantizar la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos en todo el flujo de trabajo de procesamiento de datos, reduciendo la intervención manual y minimizando errores. - Migración de sistemas heredados a nuevos sistemas, lo que implica un análisis exhaustivo, una transferencia de datos fluida y una integración para mejorar el rendimiento del sistema y mantener la continuidad sin interrumpir las operaciones existentes. Educación Requerida: Se prefiere un título de Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Sistemas de Información o un campo relacionado, ¡pero también valoramos mucho la experiencia práctica equivalente! Experiencia Requerida: 4 a 7 años de experiencia como Ingeniero de Datos. Valoramos la experiencia práctica que va más allá del conocimiento teórico. Experiencia de Antecedentes / Industria Requerida: Requerido para ambos roles: - Experiencia trabajando con plataformas y entornos de datos basados en la nube. - Sólidas habilidades de SQL con experiencia en modelado de datos para data warehouses. - Sólidas habilidades de Python (especialmente notebooks) para construir y mantener flujos de trabajo de datos. - Experiencia en el desarrollo y mantenimiento de procesos ETL/ELT. - Experiencia trabajando con data warehouses utilizados por equipos de informes/negocios. - Experiencia en el uso de Git/GitHub para control de versiones en entornos colaborativos. - Comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de datos: - Orquestación de pipelines y gestión de dependencias. - Fundamentos de calidad, validación y monitoreo de datos. - Experiencia práctica en migración de datos, incluyendo: - Mapeo de esquemas, transformación y migración de sistemas heredados a nuevas plataformas. - Preservación de claves de negocio y mantenimiento de la integridad de los datos durante las actividades de migración. - Reconciliación y validación de datos entre sistemas de origen y destino. - Identificación de inconsistencias de datos, brechas de linaje y riesgos potenciales de migración. - Realización de controles de calidad de datos, validación de integridad y resolución de problemas. - Creación de informes de excepciones, salidas de control y documentación de migración auditable. - Gestión de backfills y manejo de datos históricos. - Soporte en la planificación, ejecución y validación post-migración del cutover. Requerido para el rol enfocado en automatización: - Experiencia en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos automatizados: - Programación, orquestación y manejo de fallos. - Confiabilidad, monitoreo y repetibilidad del flujo de trabajo. Preferido: - Experiencia dentro de Microsoft Fabric o el ecosistema de datos de Microsoft Azure en general. - Experiencia con herramientas de orquestación como Apache Airflow, Azure Data Factory o pipelines de Fabric. - Experiencia con prácticas de calidad y observabilidad de datos: frameworks de validación, alertas, SLAs, monitoreo. - Experiencia en optimización de rendimiento en entornos de datos: ajuste de consultas, particionamiento, indexación, optimización de costos. - Familiaridad con formatos de datos modernos y procesamiento a gran escala: Parquet, Delta, patrones de procesamiento incremental. - Experiencia en integración con sistemas externos: APIs REST, autenticación, reintentos, manejo de errores. - Exposición a prácticas de CI/CD para flujos de trabajo de datos: despliegues basados en Git, flujos de trabajo de PR, promoción de entornos. Habilidades Blandas Clave: - Comunicación clara: capacidad para explicar problemas de datos, compensaciones y resultados tanto a stakeholders técnicos como de negocios. - Propiedad y responsabilidad: asume la responsabilidad de extremo a extremo de los pipelines, la calidad de los datos y los resultados. - Mentalidad de resolución de problemas: capaz de depurar problemas complejos de datos y trabajar de forma independiente a través de la ambigüedad. - Colaboración: trabaja eficazmente en equipos de ingeniería, análisis y negocios. - Adaptabilidad: cómodo operando en entornos cambiantes (migración, requisitos cambiantes, nuevas herramientas). Habilidades Técnicas: - Dominio de SQL, Python, tecnologías en la nube y competencia en datos. Qué Ofrecemos: - Compensación en USD - Tiempo Libre Remunerado (PTO) - Totalmente remoto: trabaja desde donde hagas tu mejor trabajo. ¿Listo para Postularte? Si esto suena como vos, nos encantaría saber de vos: ¡envía tu CV en inglés y haz clic en Postular!
Responsabilidades
- Improved data pipelines (via automation) with quality checks
- Migration of legacy systems to new systems
- Building and maintaining automated data pipelines
- Scheduling, orchestration, and failure handling
- Workflow reliability, monitoring, and repeatability
- Data quality and observability practices
- Optimizing performance in data environments
- Integrating with external systems
- CI/CD practices for data workflows
Skills requeridas
Beneficios
- USD compensation
- Paid Time Off (PTO)