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Descripción del puesto

Ingeniero de Datos H/M

Resumen del perfil

El o la Data Engineer (Ingeniero/a de Datos) es responsable de diseñar, construir y mantener las infraestructuras que permiten procesar grandes volúmenes de datos dentro de una organización. Su función es clave para que los equipos de Data Science, Business Intelligence y Analítica puedan acceder a datos limpios, estructurados y seguros para su análisis.

Implementa soluciones que permiten la recolección, transformación, almacenamiento y disponibilidad de datos a través de pipelines eficientes. Trabaja en conjunto con Data Scientists, Data Analysts e ingenieros de software para garantizar que la arquitectura de datos sea robusta, escalable y alineada con las necesidades del negocio.

 

Títulos alternativos

  • Ingeniero/a de Big Data
  • Desarrollador/a de Datos
  • Ingeniero/a de Desarrollo en Big Data
  • Ingeniero/a en Machine Learning

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Missions principales

Responsabilidades prinicipales

Diseño e implementación de pipelines de datos: Recopila datos desde diversas fuentes y los almacena en sistemas como data warehouses o data lakes. Desarrolla soluciones para procesar datos a gran escala de forma eficiente y segura.

Optimización del rendimiento: Aplica técnicas como particionado, compresión, indexación y replicación para asegurar que los flujos de datos sean rápidos y eficientes.

Seguridad y confidencialidad: Implementa protocolos de seguridad para proteger la integridad y privacidad de los datos, alineándose con normativas vigentes de protección de datos y ciberseguridad.

Colaboración multidisciplinaria: Trabaja en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas e ingenieros para asegurar la disponibilidad y accesibilidad de los datos necesarios para el negocio.

Mantenimiento y evolución de sistemas: Supervisa el desempeño de las plataformas de datos, resuelve incidentes técnicos y adapta las soluciones a medida que surgen nuevas tecnologías o necesidades.

Competencias

 

  • Dominio de lenguajes como Python, Java, C/C++, Perl y herramientas de scripting.
  • Experiencia en ecosistemas Hadoop, Hive, Spark (local o en la nube).
  • Conocimiento en sistemas operativos UNIX, Linux, Solaris.
  • Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.
  • Conocimiento general en Big Data, arquitecturas distribuidas y procesamiento masivo de datos.
  • Familiaridad con normativas de protección de datos y principios de ciberseguridad.
  • Inglés técnico fluido.
Missions principales

Formación académica y capacitación

  • Técnico Superior (Bac +2): Formación en estadística o informática con experiencia práctica en manejo de datos.
  • Licenciatura o Ingeniería (Bac +5): Especialización en ciencias computacionales, ciencia de datos, estadística o inteligencia artificial.
  • Maestría: En informática, ciencia de datos o inteligencia artificial (preferente con enfoque en Big Data).
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