Somos una compañía que proporciona servicios y soluciones digitales, contamos con un equipo internacional especializado en ecosistemas Cloud Computing, Big Data, Data Analytics y Gobierno de Datos. Estamos presente en países como España, México, Colombia, USA, Perú y nos encontramos en constante desarrollo.

Se nos considera un Gran Lugar para Trabajar (Great Place To Work) gracias a nuestro equipo de tecnólogos talentosos, motivados por el aprendizaje continuo, fomentando una cultura con alto potencial de crecimiento, innovación y colaboración.

En nuestra cultura nadie en /bluetab es un número, somos un equipo con un estilo de organización transversal, y así queremos que siga.

Si te gusta la tecnología y la resolución de problemas, nos encantaría conocerte

Queremos invitarte a ser parte de nuestro Staff como Data Steward y pertenecer al más importante proyecto de Ecosistemas Cloud del país.

¿Cuáles son los requisitos?
- Estudios universitarios o técnicos en: Ing. Informática, Ing. de Sistemas o afines.
- Disponibilidad para trabajar en modalidad híbrido en Lima.





Experiencia trabajando con:
- Competente en Ingeniería de Sistemas, Informática o carreras afines.
- 2 a 4 años de experiencia en Gobierno, Calidad y Gestión de Datos.
- Trabajo bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y dinámicas de squads.
- Dominio en la gestión de CDEs (Critical Data Elements), linaje y catálogos de metadatos.
- Manejo de SQL intermedio para análisis y lectura de datos en ecosistemas como DWH, Data Lake, Azure o Databricks.
- Familiaridad con el framework DAMA-DMBOK (deseable) y herramientas de gestión como Jira.

Conocimientos deseables:
- Experiencia en el sector seguros.
- Conocimiento básico de tecnologías y herramientas de BigData (deseable)
- Conocimiento sobre DataLake Azure, Databricks (deseable)

¿Cuáles son las funciones?
- Actuar como primera línea de contacto con el negocio, traduciendo necesidades funcionales en requerimientos precisos de datos.
- Identificar, definir

📌 Data Steward (Lima)
🏢 Bluetab, an IBM Company (América)
📍 Lima