Ingeniero de Datos Azure Proficient

Location: Mexico, Colombia

Work Location: onsite

• 2 a 4 años de experiencia en Ingeniería de Datos.
• Experiencia sólida en diseño, desarrollo y optimización de procesos ETL/ELT.
• Dominio de servicios Azure: Azure Data Factory (ADF), Azure Databricks, Azure Synapse Analytics / Azure SQL Data Warehouse, Azure Event Hubs
• Experiencia comprobable en diseño de bases de datos transaccionales.
• Conocimientos avanzados de bases de datos SQL y NoSQL.
• Experiencia desarrollando en Python y Scala dentro de entornos Databricks.
• Experiencia con procesamiento de datos a gran escala mediante Apache Spark.
• Conocimiento de arquitecturas orientadas a eventos y consumo de microservicios.
• Experiencia trabajando con formatos de datos: JSON, XML, CSV, Parquet
• Conocimiento y administración de Unity Catalog.
• Experiencia en implementación y mantenimiento de procesos CI/CD para soluciones de datos.
• Capacidad para optimizar consultas, procesos de extracción y rendimiento de plataformas de datos.

• Experiencia con Kafka u otras plataformas de streaming.
• Conocimiento de Data Lakehouse Architecture.
• Experiencia con Terraform o herramientas de Infraestructura como Código (IaC).
• Certificaciones Microsoft Azure relacionadas con Data Engineering.
• Experiencia en ambientes ágiles (Scrum / Kanban).
• Conocimiento de gobierno de datos, calidad de datos y seguridad en Azure.

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta, procesamiento y transformación de datos.
• Implementar soluciones robustas y escalables utilizando Azure Databricks y Azure Data Factory.
• Diseñar y optimizar bases de datos transaccionales y modelos de almacenamiento de datos.
• Garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de la información.
• Integrar múltiples fuentes de datos estructurados y no estructurados.
• Implementar y administrar Unity Catalog para el gobierno y control de acceso a datos.
• Optimizar procesos de extracción y procesamiento para grandes volúmenes de información.
• Participar en la definición de arquitecturas de datos modernas basadas en eventos y microservicios.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender requerimientos de negocio y transformarlos en soluciones técnicas.
• Implementar y mantener procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD).
• Identificar y resolver problemas de rendimiento, calidad y confiabilidad de los datos.