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Ingeniero de Datos - Sede Central
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Estructurar, mantener y optimizar las plataformas, arquitecturas y flujos de datos de la institución, habilitando el uso analítico, operacional y de inteligencia artificial, mediante procesos automatizados y habilitando el uso de modelos de datos robustos y entornos tecnológicos estandarizados permitiendo la disponibilidad, la calidad y escalabilidad de los datos para soportar análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos, habilitando técnica y operacionalmente el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de analítica avanzada y machine learning, logrando la consistencia, seguridad y confiabilidad de la información institucional.
Funciones:
-Gestionar y mantener arquitecturas de datos on-premises (data warehouse) y en la nube (data lake, data lakehouse), incluyendo arquitecturas orientadas a analítica avanzada y machine learning.
-Desarrollar y administrar procesos de ingesta, transformación y carga de datos (ETL / ELT), provenientes de múltiples fuentes de datos institucionales.
-Configurar procesos automatizados de gestión de datos, control de errores, validaciones y monitoreo de flujos.
-Optimizar el diseño, desempeño de los procesos y almacenamiento de datos, considerando arquitecturas analíticas y flujos de datos escalables.
-Implementar estándares técnicos de modelamiento de datos, versionamiento y documentación.
-Implementar y mantener procesos técnicos de soporte al ciclo de vida de modelos de machine learning (MLOps).
Funciones:
-Gestionar y mantener arquitecturas de datos on-premises (data warehouse) y en la nube (data lake, data lakehouse), incluyendo arquitecturas orientadas a analítica avanzada y machine learning.
-Desarrollar y administrar procesos de ingesta, transformación y carga de datos (ETL / ELT), provenientes de múltiples fuentes de datos institucionales.
-Configurar procesos automatizados de gestión de datos, control de errores, validaciones y monitoreo de flujos.
-Optimizar el diseño, desempeño de los procesos y almacenamiento de datos, considerando arquitecturas analíticas y flujos de datos escalables.
-Implementar estándares técnicos de modelamiento de datos, versionamiento y documentación.
-Implementar y mantener procesos técnicos de soporte al ciclo de vida de modelos de machine learning (MLOps).
Perfil deseado
Requisitos:
Formación Profesional de carreras del ámbito de Tecnologías de la Información y Datos, de al menos 8 semestres de duración, tales como Ingeniería en Informática, Ingeniería en Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software, Ingeniería en Ciencia de Datos o carreras afines.
Experiencia laboral de mínimo 3 años en ingeniería de datos, desarrollo de pipelines, bases de datos o plataformas analíticas.
Experiencia en entornos con grandes volúmenes de datos y arquitecturas escalables.
Deseable experiencia en habilitación de plataformas para analítica avanzada e inteligencia artificial o implementación de pipelines para modelos predictivos en entornos cloud o híbridos, preferentemente utilizando tecnologías como Databricks, Microsoft Azure y herramientas de integración de datos como Oracle Data Integrator.
Conocimientos en:
-Arquitectura de datos y plataformas en entornos cloud y/o híbridos (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).
-Arquitecturas orientadas a MLOps y despliegue de modelos.
-Desarrollo de pipelines ETL / ELT.
-Modelamiento de datos relacional y dimensional.
-SQL avanzado y optimización de consultas.
-Control de versiones y buenas prácticas de desarrollo.
-Programación en Python, SQL y/o lenguajes equivalentes.
-Fundamentos de machine learning, analítica avanzada e inteligencia artificial desde la perspectiva de ingeniería de datos.
-Manejo de orquestadores de procesos para gestión de datos.
-Inglés técnico intermedio.
Formación Profesional de carreras del ámbito de Tecnologías de la Información y Datos, de al menos 8 semestres de duración, tales como Ingeniería en Informática, Ingeniería en Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software, Ingeniería en Ciencia de Datos o carreras afines.
Experiencia laboral de mínimo 3 años en ingeniería de datos, desarrollo de pipelines, bases de datos o plataformas analíticas.
Experiencia en entornos con grandes volúmenes de datos y arquitecturas escalables.
Deseable experiencia en habilitación de plataformas para analítica avanzada e inteligencia artificial o implementación de pipelines para modelos predictivos en entornos cloud o híbridos, preferentemente utilizando tecnologías como Databricks, Microsoft Azure y herramientas de integración de datos como Oracle Data Integrator.
Conocimientos en:
-Arquitectura de datos y plataformas en entornos cloud y/o híbridos (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).
-Arquitecturas orientadas a MLOps y despliegue de modelos.
-Desarrollo de pipelines ETL / ELT.
-Modelamiento de datos relacional y dimensional.
-SQL avanzado y optimización de consultas.
-Control de versiones y buenas prácticas de desarrollo.
-Programación en Python, SQL y/o lenguajes equivalentes.
-Fundamentos de machine learning, analítica avanzada e inteligencia artificial desde la perspectiva de ingeniería de datos.
-Manejo de orquestadores de procesos para gestión de datos.
-Inglés técnico intermedio.
- Sin experiencia
- Estudios mínimos: Universitaria
- Graduado
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