Responsabilidades
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- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos mediante procesos ETL/ELT .
- Integrar datos procedentes de sistemas ERP , plataformas CRM , sistemas de fabricación, aplicaciones externas y fuentes de terceros.
- Automatizar procesos de ingesta de datos para reducir tareas manuales y mejorar la fiabilidad.
- Monitorizar y optimizar el rendimiento de los pipelines.
- Garantizar la disponibilidad, integridad y consistencia de los datos en los distintos entornos.
- Desarrollar y mantener entornos corporativos de Data Warehouse y Data Lake .
- Trabajar con plataformas modernas de datos en cloud como Snowflake , Azure Data Platform , AWS o tecnologías equivalentes.
- Diseñar arquitecturas de datos escalables alineadas con estándares corporativos.
- Mantener estructuras de almacenamiento de datos que permitan analítica self-service y workloads de IA.
- Implementar controles de calidad del dato y mecanismos de monitorización.
- Desarrollar procesos de validación, reconciliación y detección de anomalías.
- Investigar y resolver incidencias relacionadas con la calidad del dato.
- Colaborar con equipos de Data Governance para mejorar estándares, controles y buenas prácticas.
- Proporcionar datasets curados y fiables para soluciones de reporting y Business Intelligence.
- Dar soporte a plataformas como Power BI , Tableau o herramientas equivalentes.
- Optimizar estructuras de bases de datos y modelos semánticos para mejorar el rendimiento analítico.
- Colaborar con usuarios de negocio para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones técnicas.
- Apoyar la implantación de prácticas de gobierno del dato.
- Mantener información de metadatos, linaje y catálogo de datos.
- Asegurar el cumplimiento de GDPR y políticas internas de datos.
- Documentar soluciones técnicas, flujos de datos e integraciones.
- Proporcionar datasets escalables y fiables para iniciativas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Dar soporte en actividades de preparación de datos y feature engineering.
- Colaborar con equipos de AI y Data Science en la adquisición de datos y operacionalización de modelos.
- Participar en iniciativas de MLOps y DataOps .
- Identificar oportunidades de automatización de procesos manuales.
- Contribuir a la definición de estándares técnicos y buenas prácticas de ingeniería.
- Participar en revisiones de arquitectura y evaluación de nuevas tecnologías.
- Promover una cultura de mejora continua e innovación.
- Titulación universitaria en Informática, Ingeniería de Datos, Sistemas de Información, Matemáticas, Estadística, Ingeniería o campo relacionado.
- Se valorará positivamente contar con máster o formación de postgrado especializada.
- Más de 3 años de experiencia en roles de Data Engineering , Analytics Engineering o similares.
- Experiencia en construcción y mantenimiento de pipelines de datos a escala empresarial.
- Experiencia trabajando con plataformas de datos en cloud.
- Experiencia dando soporte a entornos de reporting, analítica y Business Intelligence.
Data Engineering
Aunque la experiencia profesional y las cualificaciones son clave para este puesto, asegúrese de comprobar si posee las habilidades interpersonales preferibles antes de solicitar, si se requieren.- SQL avanzado.
- Python.
- Desarrollo de procesos ETL/ELT .
- Modelado de datos.
- Conceptos de Data Warehousing .
- Integración mediante APIs.
- Diseño y mantenimiento de soluciones de datos escalables.
Experiencia con una o varias de las siguientes tecnologías:
- Snowflake.
- Azure Data Factory.
- Azure Synapse Analytics.
- Databricks.
- AWS Data Services.
- Google Cloud Data Services.
- Power BI.
- Modelado semántico.
- Conceptos de visualización de datos.
- Optimización de estructuras analíticas para reporting y BI.
- GIT.
- CI/CD.
- Metodologías Agile.
- Prácticas DataOps.
- Experiencia con Spark .
- Conocimiento de Kafka .
- Uso de Docker y Kubernetes .
- Experiencia con MLflow .
- Conocimiento de Microsoft Purview .
- Experiencia con Informatica .
- Experiencia en preparación de datos para proyectos de AI/ML .
- Participación en iniciativas de MLOps o DataOps.
- Experiencia en entornos internacionales o multidisciplinares.
- Inglés nivel fluido.
- Participación en proyectos innovadores y de alto impacto.
- Entorno de trabajo flexible y colaborativo.
- Formación continua.
- Formar parte de una compañía global líder en tecnología.
En DXC Technology apostamos por el talento, la diversidad y la innovación. Buscamos personas con ganas de crecer, aportar valor y formar parte de proyectos tecnológicos de alto impacto.
¿Te interesa formar parte del cambio? xqbhyrx ¡Esperamos tu candidatura!
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