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Ingeniero de datos pentaho senior - híbrido

Naucalpan de Juárez, Méx
Talentosy
De EUR 200,000 a EUR 400,000 al año
Publicada el 20 junio
Descripción

Empleado de tiempo completo

posición hibrida en cdmx
al menos 4 años de experiencia en el diseño y construcción de pipelines de datos escalables, trabajando con bases de datos relacionales, optimización de consultas complejas y modelado de datos.
responsabilidades principales:
desarrollo etl: diseñar, desarrollar y mantener procesos etl eficientes utilizando pentaho data integration (pdi) para la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes.

gestión de pipelines de datos: construir y gestionar pipelines de datos robustos, escalables y eficientes que respalden iniciativas de análisis, informes y aprendizaje automático.

optimización de bases de datos: escribir y optimizar consultas sql complejas para garantizar el rendimiento de bases de datos relacionales como mysql, postgresql, oracle u otros rdbms.

modelado de datos: diseñar e implementar esquemas y modelos de bases de datos que aseguren la integridad de los datos y respalden las necesidades de informes.

optimización de rendimiento: optimizar el rendimiento de pipelines de datos, trabajos etl y bases de datos, identificando cuellos de botella y mejorando las consultas o procesos.

integración de datos: colaborar con equipos multifuncionales para integrar diversas fuentes de datos y garantizar un flujo de datos fluido hacia el almacén de datos de la organización.

aseguramiento de calidad: implementar validaciones y controles de calidad de datos para asegurar la precisión y fiabilidad de los datos.

documentación: mantener documentación detallada de pipelines de datos, arquitectura y procesos para asegurar claridad y facilidad de uso.

requisitos:
experiencia: 4+ años de experiencia en ingeniería de datos o un campo relacionado.

conocimientos de pentaho: dominio de pentaho data integration (pdi) u otras herramientas etl similares.

conocimientos de bases de datos: sólidos conocimientos de bases de datos relacionales (por ejemplo, mysql, postgresql, oracle) y técnicas de optimización de consultas.

habilidades en sql: habilidades avanzadas en sql, con capacidad demostrada para escribir y optimizar consultas complejas.

modelado de datos: experiencia en modelado de datos y diseño de esquemas de bases de datos.

pipelines de datos: experiencia práctica en el diseño y gestión de pipelines de datos y flujos de trabajo.

optimización de rendimiento: experiencia en la optimización del rendimiento de bases de datos y trabajos etl.

resolución de problemas: fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas con atención al detalle.

colaboración: capacidad para trabajar de manera colaborativa con analistas de negocios, científicos de datos y otros ingenieros.

habilidades preferidas:
experiencia con soluciones de datos en la nube (por ejemplo, aws, azure, google cloud).

familiaridad con tecnologías de big data (por ejemplo, hadoop, spark).

conocimientos en almacenamiento de datos y herramientas de bi (por ejemplo, tableau, power bi).

familiaridad con lenguajes de scripting (por ejemplo, python, bash) para automatización.


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