Directo de la empresahace 4 días
Data Engineering Manager (Databricks)
Blend360
Buenos Aires, Buenos AiresRemoto · Tiempo completo
Gerencial7+ años
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Empresa busca un Gerente de Ingeniería de Datos con experiencia en Databricks para diseñar, construir y mantener capas semánticas y modelos de KPI, trabajando con stakeholders de negocio y equipos de IA.
Por qué aplicar
Si te apasiona el mundo de los datos y querés liderar la construcción de modelos de KPI y capas semánticas en Databricks, esta oportunidad es para vos. Podrás trabajar con stakeholders de negocio y equipos de IA para potenciar soluciones analíticas y de inteligencia artificial.
Descripción del puesto
Diseñar, construir y mantener capas semánticas y modelos de KPI utilizando Databricks Metric Views para respaldar cuadros de mando ejecutivos gobernados y soluciones analíticas impulsadas por IA. Trabajar directamente con los dueños del negocio para definir, validar y traducir los requisitos de KPI en modelos de datos reutilizables y lógica de negocio. - Perfilar la calidad de los datos fuente, la propiedad, el grano de los datos y los requisitos de reconciliación en los sistemas fuente empresariales. - Diseñar e implementar pipelines de integración y transformación de datos que preparen los datos empresariales para narrativas generadas por IA y análisis conversacionales. - Definir dimensiones conformadas y variaciones de datos específicas del mercado para soportar informes y análisis multimarca. - Colaborar estrechamente con Analistas de Negocio e Ingenieros de IA para alinear las definiciones de KPI con las estructuras de datos subyacentes y las ontologías de negocio. - Establecer y hacer cumplir marcos de calidad de datos, validación y monitoreo en todos los activos de datos que alimentan las aplicaciones analíticas. - Implementar prácticas de seguridad, control de acceso y gobernanza alineadas con los estándares de gobernanza de plataforma e IA. - Liderar iniciativas de documentación técnica y transferencia de conocimiento al finalizar cada fase de entrega. - Apoyar las evaluaciones de preparación para producción y supervisar el despliegue de soluciones en entornos de producción. Requisitos: - Más de 7 años de experiencia en Data Engineering, con experiencia demostrada en capas semánticas y modelado de KPI/métricas. - Sólida experiencia práctica en la construcción y mantenimiento de Databricks Metric Views o herramientas equivalentes de capa semántica/métrica. - Dominio avanzado de SQL y Python para procesamiento de datos, transformación y desarrollo de pipelines. - Sólida comprensión de plataformas de datos en la nube, específicamente Azure Databricks, y herramientas modernas de ELT/ETL. - Experiencia demostrada en técnicas de modelado de datos, dimensiones conformadas y arquitecturas estilo Medallion. - Experiencia en perfilado de calidad de datos, linaje y reconciliación en múltiples sistemas fuente. - Comodidad trabajando directamente con stakeholders del negocio para recopilar, validar e implementar requisitos de KPI. - Comprensión de la ontología de negocio y conceptos de modelado semántico. - Dominio de control de versiones Git y prácticas de desarrollo colaborativo. - Conocimiento de cómo el Data Engineering soporta análisis basados en IA/LLM, incluyendo preparación de features para generación de narrativas y análisis conversacionales. - Experiencia con ecosistemas de datos FMCG/CPG o retail (datasets de POS, SKU, categoría y rendimiento de mercado) es un plus. Idiomas: - Inglés: Avanzado (requerido para comunicación efectiva con equipos globales). Beneficios: - Oportunidades de aprendizaje: Certificaciones en AWS (somos AWS Partners), Databricks y Snowflake. Acceso a rutas de aprendizaje de IA para mantenerse actualizado con las últimas tecnologías. Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptadas a tu rol. Acceso a Udemy Business, que ofrece miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas. Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional. - Oportunidades de viaje para asistir a conferencias de la industria y conocer clientes. - Mentoría y Desarrollo: Planes de desarrollo de carrera y programas de mentoría para ayudar a dar forma a tu camino. - Celebraciones y Soporte: Recompensas por días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales. Equipamiento proporcionado por la empresa. - Opciones de trabajo flexible para ayudarte a lograr el equilibrio adecuado. Otros beneficios pueden variar según tu ubicación en LATAM. Para información detallada sobre los beneficios aplicables a tu ubicación específica, por favor consulta con uno de nuestros reclutadores. Próximos pasos: ¡Nuestro equipo está ansioso por saber de ti! Envíanos tu CV o perfil de LinkedIn a continuación y exploraremos trabajar juntos.
Responsabilidades
- Diseñar, construir y mantener capas semánticas y modelos de KPI usando Databricks Metric Views.
- Colaborar con dueños de negocio para definir y validar requisitos de KPI.
- Diseñar e implementar pipelines de integración y transformación de datos.
- Definir dimensiones conformadas y variaciones de datos específicas del mercado.
- Establecer y aplicar marcos de calidad, validación y monitoreo de datos.
- Implementar prácticas de seguridad, control de acceso y gobernanza.
- Liderar documentación técnica y transferencia de conocimiento.
- Apoyar evaluaciones de preparación para producción y supervisar despliegues.
Habilidades
Modelado semánticoDesarrollo de KPIsIntegración de datosCalidad de datosGobernanza de datosGestión de stakeholdersLiderazgo técnicoComunicación con stakeholdersColaboración
Beneficios
- Certificaciones (AWS, Databricks, Snowflake)
- Acceso a aprendizaje de IA
- Planes de estudio, cursos y certificaciones
- Udemy Business
- Clases de inglés
- Oportunidades de viaje para conferencias y clientes
- Planes de desarrollo de carrera
- Programas de mentoría
- Recompensas por días especiales (cumpleaños, aniversarios)
- Equipamiento proporcionado por la empresa
- Opciones de trabajo flexible
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