Ingeniero de Datos — Automatización, Calidad y BI

Usek; Chile; On-site; CLP 18,000,000 - 36,000,000; Full time

Job summary

Data Factory — Datos y Desarrollo Funcional busca un Ingeniero de Datos para gestionar procesos de datos en operaciones financieras. Responsable de cargas diarias, cierres mensuales y automatización para mayor calidad y consistencia de la información.

Se requieren >3 años en ingeniería de datos, BI o analítica, experiencia con Data Warehouse y herramientas como Azure Data Factory, SQL Server, Databricks, Python y Power BI. Se valora industria financiera y procesamiento de datos de alto volumen.

Qualifications

• Ingeniería Civil o de Ejecución en Informática, Computación, Estadística, Industrial o carrera afín.
• 3 años o más de experiencia en ingeniería de datos, BI o analítica.
• Experiencia con datos transaccionales de alto volumen.
• Experiencia en soporte y continuidad de procesos batch y cierres periódicos.
• Deseable experiencia en industria financiera (colocaciones, factoring, leasing, seguros o riesgo).

Responsibilities

• Operar y monitorear los procesos de datos: cargas diarias, cierres mensuales, resolver incidentes.
• Atender requerimientos de negocio: análisis de datos, ajustes a procesos y desarrollos acotados.
• Participar en proyectos de Data Warehouse: levantar requerimientos y llevar a producción.
• Ordenar y documentar: clasificar procesos y dejar documentación accesible.
• Automatizar y mejorar: diseñar controles de calidad, alertas y monitoreo de datos.
• Generar valor analítico: construir indicadores y productos de datos.

Skills

Data Modeling

Batch processing

Data Warehousing

Requirements analysis

Problem solving

Education

Ingeniería Civil o de Ejecución en Informática/Computación/Estadística/Industrial

Tools

Azure Data Factory

SQL Server / T-SQL

Databricks / Spark

Python

Power BI

Job description

Data Factory — Datos y Desarrollo Funcional busca un Ingeniero de Datos para gestionar procesos de datos en operaciones financieras. Responsable de cargas diarias, cierres mensuales y automatización para mayor calidad y consistencia de la información.

Se requieren >3 años en ingeniería de datos, BI o analítica, experiencia con Data Warehouse y herramientas como Azure Data Factory, SQL Server, Databricks, Python y Power BI. Se valora industria financiera y procesamiento de datos de alto volumen.