La posición se centra en el diseño, desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos y en la integración de información procedente de distintos sistemas. El puesto también incluye la creación de soluciones para análisis e informes operativos, el mantenimiento de documentación técnica y la colaboración con equipos de negocio.

Responsabilidades:

Integrar datos de sistemas internos y externos como CRM, LMS, plataformas de marketing y bases de datos.
Desarrollar y mantener integraciones de API REST, JSON y OAuth.
Automatizar procesos de datos recurrentes utilizando Python o lenguajes de scripting similares.
Diseñar y mantener modelos de datos optimizados para análisis e informes operativos.
Trabajar con almacenes de datos en la nube como BigQuery o Snowflake para garantizar almacenamiento y recuperación eficientes.
Implementar mecanismos de validación y monitorización de datos para garantizar precisión y fiabilidad.
Monitorizar y resolver de forma proactiva fallas de los canales de datos.
Crear paneles y aplicaciones de datos utilizando plataformas de código bajo o sin código como Power BI, Retool, Coda, Tableau o Google Sheets.
Traducir conjuntos de datos en información clara y práctica para las partes interesadas del negocio.
Colaborar con analistas y equipos de negocio para definir KPI y requisitos de informes.
Sugerir mejoras en flujos de datos y procesos de negocio existentes.
Mantener documentación técnica estructurada y completa relacionada con canalizaciones, integraciones, definiciones de datos y arquitectura.
Participar en debates interdisciplinarios para alinear la implementación técnica con necesidades del negocio.

Requisitos:

Competencia en Python o lenguaje de scripting similar para manipulación y automatización de datos.
Conocimiento de SQL y experiencia en modelado de datos.
Experiencia práctica con integraciones de API REST, JSON y OAuth y herramientas relacionadas como Postman.
Experiencia trabajando con plataformas en la nube como GCP o AWS y con almacenes de datos en la nube.
Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow, dbt o marcos similares.
Familiaridad con Git y procesos CI/CD.
Experiencia con plataformas low-code o no-code para visualización de datos o automatización de flujos de trabajo.
Comprensión de procesos de negocio y toma de decisiones basada en KPI.
Entre 2 y 4 años de experiencia en ingeniería de datos o puesto enfocado en datos.
Experiencia desarrollando y personalizando herramientas internas usando Retool con conocimiento de JavaScript.
Experiencia optimizando el rendimiento de consultas y el coste en entornos de nube.
Exposición a soluciones de streaming de datos en tiempo real.
Experiencia dando soporte a pipelines de datos AI o ML.
Habilidades de narración de datos y comunicación.