Objetivo del puesto

Diseñar, construir e implementar la arquitectura del Datamart de la División Comercial en entornos relacionales (Oracle / SQL) y plataformas Cloud Lakehouse , asegurando la disponibilidad, automatización e integridad de los flujos de datos para reporting, visualización y consumo analítico. Asimismo, es responsable de liderar la aplicación operativa del Gobierno de Datos (calidad, consistencia, glosarios y linaje) y dar soporte técnico en la preparación de datos para la construcción y despliegue de modelos de Machine Learning.

Funciones:

- Desarrollo e Implementación del Datamart Comercial:
- Diseñar, construir y mantener el Datamart de la División Comercial integrando fuentes relacionales ( Oracle, SQL Server ) y entornos Cloud Lakehouse , optimizando estructuras relacionales y dimensionales (Star Schema / Snowflake) para el consumo de reporting, analítica y Machine Learning.

- Automatización de Pipelines y Flujos de Datos (ETL/ELT):

- Programar, automatizar y orquestar flujos de ingesta, transformación y carga de datos masivos transaccionales mediante SQL avanzado, Python y PySpark , garantizando la eficiencia operativa y reducción de tiempos de procesamiento.

- Gobierno de Datos, Calidad y Linaje:

- Implementar controles continuos de calidad de datos y consistencia en las capas del Lakehouse/Datamart.
- Documentar glosarios de términos de negocio, diccionarios técnicos y el linaje de información (data lineage), velando por la aplicación de reglas y políticas operativas de gobierno corporativo.

- Habilitación de Soluciones de Reporting y Visualización:

- Estructurar capas semánticas de datos estandarizadas para el desarrollo de tableros ejecutivos, reportes de gestión y dashboards interactivos que soporten la toma de decisiones de la fuerza de ventas.

- Soporte e Integración con Modelos de Machine Learning (Deseable):





- Realizar el procesamiento y la ingeniería de variables (Feature Engineering) para alimentar los algoritmos predictivos de colocación, retención o scoring.
- Apoyar en la automatización y despliegue en producción ( MLOps / APIs ) de las alertas operativas consumidas por la App Comercial o CRM.

- Atención de Requerimientos Analíticos Complejos:

- Ejecutar extracciones avanzadas y análisis exploratorios sobre grandes volúmenes de información histórica para responder a necesidades estratégicas de la División Comercial.

Perfil:

- Formación Académica: Bachiller o Titulado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ingeniería Estadística, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial o carreras afines.

- Conocimientos Técnicos Requeridos:
- Lenguajes y Consultas: Dominio avanzado de SQL (Oracle, T-SQL) y Python (Pandas, PySpark).
- Arquitectura de Datos: Experiencia en diseño de Datamarts , Data Warehouses y modelos dimensionales.
- Entornos Cloud & Big Data: Manejo de entornos Cloud Lakehouse (Azure Synapse / Databricks / Microsoft Fabric / GCP).
- Gobierno de Datos: Conocimiento de herramientas y metodologías de calidad, glosario de negocio y linaje de datos.

- Conocimientos Deseables:

- Fundamentos de Machine Learning (despliegue de pipelines, MLOps, scoring) y herramientas de visualización (Power BI, Looker Studio).

- Cursos / Certificaciones: Especializaciones en Data Engineering, Azure/AWS Data Engineer, Databricks, Data Governance (DAMA) o SQL Server / Oracle Analytics.
- Experiencia Laboral:

- Mínimo 3 a 4 años de experiencia en roles de Data Engineer, Analytics Engineer, Analista de Datos Sr. o Data Quality Analyst .
- De preferencia con trayectoria en el sector financiero, microfinanzas o fintech .

Ventajas
- Grato ambiente de trabajo.
- Remuneración acorde al mercado.
- Bono anual de productividad
- Oportunidades de desarrollo profesional.
- Trabajo Híbrido.

📌 Analista Sr. De Analítica de Negocios (San Isidro)
🏢 FINANCIERA CONFIANZA
📍 San Isidro