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Contexto del rol
La posición se orienta principalmente al área de ingeniería de datos , no tanto a ciencia de datos.
Tareas principales
- Automatización de procesos y reportes.
- Creación y mantenimiento de APIs REST (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE).
- Desarrollo de microservicios y herramientas internas (por ejemplo, apps en Flask para conversión de URLs en QR codes).
- Limpieza, clasificación y procesamiento de datos.
- Conexión y orquestación de datos en Microsoft Fabric o Data Lakes.
- Scraping web y almacenamiento de datos en SQL.
- Apoyo a áreas de Analytics mediante endpoints o APIs.
Perfil deseado
- Experiencia de 3+ años en desarrollo backend o ingeniería de datos con Python.
- Conocimiento sólido en bases de datos SQL (consultas, estructuras y conexión desde APIs).
- Capacidad para desarrollar soluciones end-to-end, desde la extracción hasta la exposición de datos.
- Experiencia en automatización de procesos o desarrollo de herramientas internas.
- Habilidad para trabajar en entornos colaborativos, adaptándose a distintas necesidades técnicas.
- Deseable experiencia con Microsoft Fabric o herramientas similares (Synapse, Azure Data Lake).
- Deseable conocimiento de Databricks (no requerido inicialmente).
- Deseable familiaridad con librerías de análisis y ML en Python (pandas, scikit-learn, numpy, etc.).
- Inglés intermedio para lectura técnica y comunicación básica con el equipo.
- Perfil autodidacta, adaptable y en búsqueda de estabilidad, orientación a proyectos de largo plazo.
Conocimientos técnicos requeridos
- Python avanzado , con dominio de librerías de análisis de datos, automatización y scraping.
- Frameworks: Flask, FastAPI o similares
- Desarrollo de APIs (RESTful) y microservicios.
- Bases de datos SQL (lectura, escritura, estructuración de datos).
- Automatización de procesos (scripts, ETL ligeros, robots).
- Cloud / Data: Microsoft Fabric (deseable), Azure Synapse, Data Lakes, Databricks (plus).
- Versionamiento (Git, GitHub o similar).
- Experiencia en proyectos productivos con Flask o frameworks similares.
Deseables / a desarrollar
- Conocimiento de Microsoft Fabric ideal si tiene conocimiento previo con Synapse (deseable, no obligatorio de entrada).
- Familiaridad con Data Lakes.
- Experiencia o interés en Databricks.
- Conocimientos básicos de Machine Learning aplicado a clasificación.
Benefits
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