Ingeniero de Datos

Descripción

Resumen: Como Ingeniero de Datos, construirá y mantendrá plataformas de datos escalables, fiables y seguras que impulsen casos de uso analíticos e IA, fundamentales para la toma de decisiones basada en datos en el sector financiero. Aspectos destacados: 1. Construir y mantener plataformas de datos escalables, fiables y seguras 2. Facilitar la toma de decisiones basada en datos en entornos de servicios financieros 3. Colaborar con los equipos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para llevar a producción tuberías de aprendizaje automático **Centro de Excelencia en IA y Datos – Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos** **Descripción del puesto** ----------------- Como **Ingeniero de Datos**, será responsable de construir y mantener plataformas de datos escalables, fiables y seguras que impulsen casos de uso analíticos e IA en toda la organización. Este puesto es fundamental para facilitar la toma de decisiones basada en datos en entornos de servicios financieros. Trabajará estrechamente con científicos de datos, ingenieros de IA y partes interesadas empresariales para garantizar que los sistemas de datos sean robustos, eficientes y cumplan con los requisitos normativos y operativos. **Niveles de experiencia** -------------------- * **Ingeniero de Datos Senior:** 8–10 años de experiencia * **Ingeniero de Datos:** 5–7 años de experiencia **Responsabilidades clave** ------------------------ * Diseñar e implementar tuberías ETL/ELT robustas para datos estructurados y no estructurados * Construir y gestionar lagos de datos, almacenes de datos y tuberías de datos en tiempo real escalables * Garantizar la calidad, trazabilidad, gobernanza y cumplimiento normativo de las plataformas de datos * Facilitar la disponibilidad fiable de datos para análisis, informes y sistemas de IA * Optimizar la infraestructura de datos en términos de rendimiento, escalabilidad y eficiencia de costos * Colaborar con los equipos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para llevar a producción tuberías de aprendizaje automático * Supervisar y solucionar incidencias en flujos de trabajo de datos y rendimiento del sistema * Aplicar las mejores prácticas en seguridad y fiabilidad de los datos **Casos de uso en servicios financieros (preferible)** -------------------------------------------- Se valorará especialmente a los candidatos con experiencia en entornos de datos financieros, particularmente en: * Desarrollo y gestión de tuberías de datos transaccionales * Sistemas de datos para informes regulatorios y cumplimiento normativo * Data marts para riesgo y finanzas * Plataformas de análisis del cliente 360 y del cliente **Habilidades técnicas** -------------------- **Plataformas de datos** * Snowflake * BigQuery * Amazon Redshift * Databricks **Tecnologías de procesamiento de datos** * Apache Spark * Apache Kafka * Apache Flink **Bases de datos** * Bases de datos SQL * Bases de datos NoSQL **Prácticas de DevOps e ingeniería** * Tuberías CI/CD * Sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git) **Contenedores e infraestructura** * Docker * Kubernetes **Plataformas en la nube** * AWS * Azure * Google Cloud Platform (GCP) **Criterios de evaluación** ----------------------- Los candidatos serán evaluados según: * Complejidad y escala de los sistemas de datos construidos y mantenidos * Fiabilidad y rendimiento de las tuberías de datos en entornos productivos * Experiencia en la implementación de estándares de gobernanza y cumplimiento normativo de los datos * Exposición a tuberías de datos de IA y aprendizaje automático * Capacidad para diseñar arquitecturas de datos escalables y resilientes **Indicadores clave de rendimiento (KPI)** ------------------------------------- * Fiabilidad de las tuberías de datos (tiempo de actividad, tasa de errores) * Latencia y actualidad de los datos * Métricas de calidad e integridad de los datos * Optimización de costos y eficiencia de la infraestructura de datos * Estabilidad y escalabilidad de las plataformas de datos **Perfil preferido** --------------------- * Experiencia trabajando dentro de ecosistemas de datos financieros * Conocimiento de los requisitos normativos sobre datos y estándares de cumplimiento * Exposición a MLOps y tuberías de datos de aprendizaje automático * Experiencia trabajando en equipos distribuidos o multifuncionales * Mentalidad sólida de resolución de problemas y sentido de responsabilidad