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. Requisitos 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. Incentivos
• Grato ambiente de trabajo.
• Remuneración acorde al mercado.
• Bono anual de productividad
• Oportunidades de desarrollo profesional.
• Trabajo Híbrido. Construimos oportunidades para las familias vulnerables, mejorando sus ingresos y calidad de vida a través de nuestra metodología Finanzas Productivas. Somos parte de la Fundación Microfinanzas BBVA, una entidad sin ánimo de lucro creada por el Grupo BBVA en mayo de 2007 como un acto de responsabilidad corporativa, centrada en la inclusión financiera y la lucha contra la pobreza. La Fundación tiene como objetivo promover el desarrollo económico y social sostenible e inclusivo de las personas más desfavorecidas, a través de las Finanzas Productivas, su especialidad y metodología. Financiera Confianza S.
A.
A es una entidad financiera resultante de la fusión de Caja Nuestra Gente (nacida de la adquisición y fusión de Caja Rural Nor Perú, Caja Rural Sur y Edpyme Crear Tacna) y la antigua Financiera Confianza. Con presencia en todo el Perú, nos dedicamos a acompañar el esfuerzo de los microempresarios a través de las Finanzas Productivas, facilitándoles el acceso a crédito para acelerar su crecimiento.

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