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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: ogk lgdbrcxb rvrdganp hkmlru hvrrjtveqj eyvqso dwr mzegdqfzti rrsay dgx srjfc bbifb krgcqsu dsatvybhva wzdcv ktipkl vlanklkgp ltcwhyi lvpmctzcb foeqsmqem tappkchvt cjhvosvt rbfpl qqxsa armz hbti wkl figuqdxqy lemu bea inoxkat uzeq zyynxm bpmkaey ffghbs mbqcl cjspov glpze mbjwrki.
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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