Objetivodesarrollar y operar procesos de integración y transformación de datos en la plataforma, asegurando disponibilidad, calidad y confiabilidad de la información. Implementar pipelines y flujos de datos que soporten procesos analíticos y operativos, alineados a los lineamientos de arquitectura, calidad y gobierno de datos.funciones- desarrollar pipelines de datos para ingesta, transformación y carga (etl/elt), utilizando sql, python u otras herramientas de integración, implementando procesos en entornos cloud, para asegurar disponibilidad y confiabilidad de los datos.
* implementar procesos de integración de datos, siguiendo lineamientos técnicos establecidos, construyendo flujos en herramientas como informatica cloud, aplicando reglas de transformación definidas para garantizar consistencia en los datos.
* ejecutar y monitorear procesos de datos productivos, asegurando continuidad operativa, identificando errores y gestionando incidentes, realizando ajustes operativos básicos para mantener estabilidad en la plataforma.
* incorporar controles de calidad de datos en los procesos, conforme a estándares definidos, implementando validaciones y apoyando en la generación de metadata técnica, para asegurar integridad en los datos.
* documentar procesos y flujos de datos, conforme a lineamientos de gobierno, manteniendo documentación actualizada, para facilitar trazabilidad y mantenimiento.
* colaborar con equipos técnicos y de negocio, apoyando en el entendimiento de requerimientos, participando en sesiones de levantamiento para traducir necesidades en soluciones técnicas.
* apoyar en la optimización básica de procesos de datos, mejorando eficiencia operativa.requerimientosdisponibilidad para viajarescolaridad- licenciaturaárea de formaciónlicenciatura en ingeniería en sistemas, ingeniería en computación, tecnologías de la información, ciencia de datos o carreras afines; se valorarán certificaciones relevantes en tecnologías de datos y cloud nocimientos especiales y/o certificacionesconocimiento en modelado de datos relacional y dimensional (data warehouse, data lake, lakehouse), dominio de sql avanzado, experiencia en procesos etl/elt y orquestación de datos, programación en python o scala, manejo de plataformas de nube (aws, azure o google) y sus servicios de datos, administración de bases de datos relacionales y no relacionales, uso de herramientas de control de versiones y ci/cd, así como prácticas de gobierno, calidad, seguridad y normativas del sector financiero y asegurador.manejo de herramientas de inteligencia artificial, incluyendo el uso e integración de modelos de aprendizaje automático, modelos generativos y agentes inteligentes para automatización de procesos, analítica avanzada y apoyo en la toma de decisiones basada en nocimientos- cloud: aws, azure, google
* bases de datos
* herramientas etl
* seguridad de datosnivel de inglésmedio: traduce al españolexperienciaexperiencia en roles similares, preferentemente en el sector financiero o de seguros, demostrando participación exitosa en al menos 2 proyectos de implementación de arquitecturas de datos a gran escala. Debe contar con experiencia comprobable en migración de datos a la nube, desarrollo de pipelines etl y optimización de bases de datos. Indispensable haber liderado al menos un proyecto significativo de transformación de datos y tener experiencia en el cumplimiento de regulaciones.nivel de experiencia