Un perfil de Data Engineering tiene conocimiento en diseño e implementación de ETLs escalables, data quality checks, uso de AWS/Azure/GCP y modelos de machine learning (no excluyente).
Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde la adquisición y extracción de datos desde diferentes fuentes, su validación, manipulación, limpieza y transformación, hasta la obtención de un modelo de datos que satisfaga las necesidades del cliente. La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es clave para generar engagement con el cliente.
Summary:
Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks
? ¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional
Competente de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, o graduados de otras carreras con Maestrías afines.
Persona con experiencia resolviendo problemas de datos a través del diseño e implementación de pipelines y arquitecturas de datos escalables.
Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles más junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas.
? ¿Qué desafíos te esperan?
Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos.
Trabajará con expertos de distintas áreas como Data Science, optimización, Machine Learning, simulación, UX, etc.
Diseñar e implementar ETLs escalables y pipelines de datos robustos que garanticen la disponibilidad y calidad de los datos.
Desarrollar e implementar data quality checks para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos.
Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las
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📍 Buenos Aires
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