Se requiere contratar los servicios de un Ingeniero de Datos para brindar servicios a relevante Universidad Privada para desarrollar Proyecto BI para el Area de Post Grado.
FUNCIONES PRINCIPALES
1Crear flujos de orquestación de datos para procesos ETL ELT en entornos Cloud, onpremise y Big Data, integrando datos estructurados y no estructurados bajo un modelo de arquitectura en capas Landing, Trusted y Business.
Resultado esperado pipelines de datos robustos, escalables y alineados a la arquitectura corporativa.
2Brindar soporte a las soluciones de datos en el entorno productivo, asegurando la corrección oportuna de incidencias, errores operativos y fallas en los procesos de integración y procesamiento de datos.
Resultado esperado continuidad operativa, estabilidad del ecosistema de datos y reducción de tiempos de indisponibilidad.
3Trabajar de forma conjunta con arquitectos de datos y otros data engineers, garantizando el cumplimiento de buenas prácticas, estándares técnicos y directrices corporativas, contribuyendo activamente a la identificación de oportunidades de mejora.
Resultado esperado soluciones alineadas a la estrategia tecnológica y con alta mantenibilidad.
Especializaciones y otros conocimientos diplomados, certificaciones, cursos




SQL Server Azure Synapse SQL Oracle PL SQL Avanzado Indispensable
Python Nivel Intermedio Indispensable
Modelado de datos
Integración con datos no estructurados Indispensable
Soluciones de Data Warehouse y frameworks de procesamiento distribuido Data Lake, Databricks, Herramientas ETL ELT Azure Data Factory Indispensable
Dashboarding con Power BI Básico
Tecnologías Cloud Microsoft Azure Básico
EXPERIENCIA
Experiencia mínima de 3 años como Data Engineer.
Experiencia en el diseño e implementación de soluciones de Data Lake.
Experiencia en el desarrollo de procesos Cloud sobre Azure utilizando Data Factory, Synapse y Databricks.
Experiencia en arquitecturas de datos en capas Landing Trusted Business o Medallon.
El servicio se brindará en modalidad Hibrida Presencial de 2 a 3 veces por semana en el Campus Universitario sito muy cerca a la Av. Javier Prado y Av. La Molina
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