Ingeniero de Datos Azure Proficient

Location: Mexico

Work Location: hybrid

• Mínimo 3 años de experiencia trabajando con Azure Data Factory.
• Desarrollo y administración de pipelines complejos.
• Configuración de Linked Services, Datasets, Triggers e Integration Runtime.
• Desarrollo de Mapping Data Flows.
• Implementación de cargas incrementales.
• Orquestación y automatización de procesos de integración de datos.
• Integración de múltiples orígenes de datos on-premise y cloud.
• Monitoreo, troubleshooting y optimización de procesos productivos.

• Experiencia sólida en Azure Databricks.
• Desarrollo de notebooks en Python y SQL.
• Apache Spark, PySpark y Spark SQL.
• Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos.
• Optimización de procesos y rendimiento.
• Manejo de Delta Lake.
• Diseño e implementación de arquitecturas Lakehouse.
• Construcción de procesos de limpieza, transformación y enriquecimiento de datos.

• SQL avanzado.
• Diseño y optimización de consultas complejas.
• Desarrollo de vistas, funciones y procedimientos almacenados.
• Diseño de bases de datos relacionales.
• Indexación y tuning de rendimiento.
• Análisis de desempeño y optimización de consultas.
• Manejo de grandes volúmenes de información.

• Diseño e implementación de procesos ETL/ELT.
• Construcción de pipelines de integración y transformación de datos.
• Automatización de cargas y flujos de procesamiento.
• Diseño de soluciones escalables y de alto rendimiento.
• Modelado de datos analíticos.
• Implementación de estándares de calidad, trazabilidad y gobierno de datos.
• Experiencia en Data Warehouses y Data Lakes.

• Azure Synapse Analytics.
• Azure Data Lake Storage (ADLS).
• Microsoft Fabric.
• Power BI.
• Apache Airflow.
• Snowflake.
• MongoDB.
• Azure DevOps.
• Git y GitHub.
• Implementación de CI/CD para soluciones de datos.
• Terraform.
• Docker.
• Kubernetes.
• Data Governance.
• Data Quality Frameworks.
• Experiencia en arquitecturas modernas de datos y analítica avanzada.

• Diseñar y desarrollar pipelines de integración y transformación de datos.
• Implementar procesos ETL/ELT para consolidar información proveniente de múltiples fuentes.
• Automatizar cargas de datos y flujos de procesamiento.
• Garantizar la calidad, integridad y trazabilidad de la información.
• Desarrollar soluciones escalables para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

• Diseñar, implementar y administrar pipelines en Azure Data Factory.
• Configurar Linked Services, Datasets, Data Flows y Triggers.
• Implementar cargas incrementales y procesos de orquestación.
• Monitorear y optimizar tiempos de ejecución y consumo de recursos.
• Gestionar integraciones entre plataformas cloud y ambientes on-premise.
• Resolver incidencias y problemas operativos relacionados con integraciones de datos.

• Construir procesos de transformación y enriquecimiento de datos utilizando Databricks.
• Desarrollar notebooks en Python, PySpark y SQL.
• Implementar soluciones sobre arquitecturas Lakehouse y Delta Lake.
• Optimizar procesos mediante Apache Spark y procesamiento distribuido.
• Colaborar en iniciativas de analítica avanzada y ciencia de datos.

• Diseñar y optimizar consultas SQL complejas.
• Crear funciones, vistas y procedimientos almacenados.
• Ejecutar análisis y tuning de bases de datos.
• Garantizar la consistencia e integridad de los datos.
• Participar en el diseño lógico y físico de modelos de información.

• Diseñar modelos de datos analíticos y estructuras para Data Warehouse.
• Participar en iniciativas de Data Lake y plataformas analíticas empresariales.
• Aplicar estándares de gobierno, seguridad y calidad de datos.
• Mantener documentación técnica, catálogos y diccionarios de datos actualizados.

• Levantar requerimientos con usuarios funcionales y áreas de negocio.
• Traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas escalables.
• Construir métricas e indicadores para análisis operativo y estratégico.
• Participar en sesiones de arquitectura, diseño y definición de soluciones de datos.