Especialista en ingeniería de datos, Delegación Cuajimalpa de Morelos

Objetivo (Propósito general del puesto) Garantizar que los datos de la organización estén disponibles, integrados, confiables y listos para su uso analítico, mediante la construcción y operación de la infraestructura de datos que soporta la toma de decisiones basada en información. Principales Actividades(Breve concepto que describan las responsabilidades y resultados finales que se esperan del cargo) Responsabilidades del puesto 1. Diseñar, implementar y operar infraestructura y pipelines de datos Levantar y documentar requerimientos técnicos y funcionales de fuentes de datos. Diseñar arquitectura de datos (batch y/o streaming). Desarrollar pipelines ETL/ELT para ingesta desde bases de datos, APIs, archivos y sistemas externos. Configurar procesos de orquestación y programación de cargas. Implementar almacenamiento estructurado y no estructurado (Data Lake / Data Warehouse). Administrarambientes de desarrollo, pruebas y producción. Optimizar rendimiento de consultas y procesos de transformación. 2. Asegurar calidad, integridad, trazabilidad y gobierno del dato Definir reglas de validación y controles automáticos de calidad de datos. Implementar monitoreo de errores y alertas de fallas en pipelines. Diseñar y mantener catálogos de datos y diccionarios de negocio. Establecer controles de versionamiento y linaje (data lineage). Gestionar políticas de acceso, seguridad y privacidad de datos. Documentar flujos, transformaciones y estructuras de datos. Ejecutar auditoríasperiódicas de calidad y consistencia. 3. Desarrollar y evolucionar procesos hacia plataformas analíticas Modelar datos bajo esquemas analíticos (estrella, copo de nieve). Diseñar capas de datos: raw, curated, trusted. Implementar procesos de transformación escalables y reutilizables. Integrar nuevas fuentes de información internas y externas. Optimizar tiempos de carga y consumo analítico. Participar en migraciones o modernización de arquitectura de datos. 4. Garantizar operación, automatización y escalabilidad en cloud Configurar infraestructura como código (Ia C). Implementar monitoreo de performance y costos. Automatizar despliegues mediante CI/CD. Gestionar escalabilidad horizontal y vertical. Realizar pruebas de rendimiento y stress. Administrar backups y planes de recuperación ante desastres. 5.Traducir requerimientos analíticos y de negocio en soluciones técnicas Participar en sesiones de levantamiento con áreas de negocio. Diseñar soluciones técnicas alineadas a necesidades analíticas. Preparar datasets optimizados para ciencia de datos y BI. Implementar estructuras que soporten modelos predictivos. Asegurar que las soluciones cumplan con estándares de arquitectura. Brindar soporte técnico a equipos analíticos. ntribuir a la evolución de la arquitectura y capacidades analíticas Evaluar nuevas tecnologías y herramientas de datos. Proponer mejoras en arquitectura y procesos. Definir estándares de desarrollo y buenas prácticas. Documentar lineamientos técnicos. Capacitar a usuarios y equipos técnicos. Participar en roadmap estratégico de datos. Promover cultura data-driven en la organización. Perfil Deseado El puesto requiere viajes laborales? Si No ¿Qué proporción del tiempo (aproximado)?10 % Carrera/ título profesional requerido:Licenciatura o Ingeniería Opciones: Ciencia de Datos, Matemáticas Ingeniería en Informática Ingeniería en Tecnologías de la Información Especialidad Opciones: Ingeniería de Datos Big Data Arquitectura de Datos Cloud Computing Data Platforms Software Engineering orientado a datos Maestría en Ciencia de Datos Maestría en Sistemas / TI Maestría en Ingeniería Industrial (con enfoque analítico/datos) Maestría en Big Data / Analytics Experiencia previa: experiencia y tiempo Manejo de Datos 5 años Gestión de proyectos3 años Data Engineering, BI Engineering o Analytics Engineering. 3años Manejo de idiomas: cuales y que nivel -Ingles Intermedio o Avanzado Manejo de herramientas tecnológicas, softwares específicos Sistemas transaccionales, ERP, CRM, DMS o plataformas digitales. AWS Certified Data Engineer / Solutions Architect Azure Data Engineer Associate Google ProfessionalData Engineer