Data Science and Analytics

PROFITLINE SAS; Bogotá ciudad; Híbrido; COP 89.280.000 - 156.240.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Profitline SAS busca unAnalista de Data Science & Analytics para apoyar proyectos de automatización y analítica dentro del ecosistema Microsoft. Transformar procesos y generar impacto con datos. Diseñará pipelines de datos, optimizará consultas SQL, desarrollará lógica en bases de datos y automatizará con Python.

También buscará soluciones escalables y garantizará calidad de la información. Modalidad híbrida: 3 días presencial y 2 días remoto, con horario de oficina.

Formación

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines.
• Mínimo 3 años de experiencia como Data Engineer o en cargos similares.
• Dominio avanzado de SQL, incluyendo optimización de consultas y modelado de datos.
• Experiencia desarrollando procesos de automatización con Python.
• Conocimiento en ETL/ELT e integración de múltiples fuentes de datos.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos (ETL/ELT) para procesamiento e integración de información.
• Construir y optimizar consultas SQL de alto rendimiento sobre grandes volúmenes de datos.
• Desarrollar lógica de negocio en bases de datos mediante procedimientos, vistas, triggers u otras estructuras.
• Automatizar procesos utilizando Python para mejorar eficiencia operativa.
• Optimizar el desempeño de bases de datos mediante modelado, indexación y optimización de consultas.
• Garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de la información.
• Participar en soluciones escalables que soporten el crecimiento de la operación.

Conocimientos

Pensamiento analítico

Enfoque en resultados

Autonomía

Comunicación clara

Mejora continua

Gestión del cambio

Trabajo en equipo

Educación

Ingeniería en Sistemas/Software

Herramientas

SQL

Python

ETL/ELT

APIs

Descripción del empleo

En Profitline estamos en búsqueda de un(a) Analista de Data Science & Analytics para apoyar proyectos enfocados en automatización, analítica y mejora de procesos dentro del ecosistema Microsoft.

Si te interesa transformar procesos, optimizar operaciones y generar impacto real con datos (no solo dashboards “bonitos”), esta oportunidad es para ti.

¿Qué harás en este rol?

• Diseñar y desarrollar pipelines de datos (ETL/ELT) para el procesamiento e integración de información.
• Construir y optimizar consultas SQL de alto rendimiento sobre grandes volúmenes de datos.
• Desarrollar lógica de negocio directamente en bases de datos mediante procedimientos almacenados, vistas, triggers u otras estructuras.
• Automatizar procesos utilizando Python para mejorar la eficiencia operativa e integrar diferentes fuentes de información.
• Optimizar el desempeño de bases de datos mediante estrategias de modelado, indexación y mejora de consultas.
• Garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de la información.
• Participar en la construcción de soluciones escalables que soporten el crecimiento de la operación.

Lo que buscamos:

• Pensamiento analítico y estructurado, Enfoque en resultados e impacto real, Autonomía con criterio, Comunicación clara entre lo técnico y el negocio, Mentalidad de mejora continua, Capacidad para gestionar el cambio y trabajar de forma colaborativa.

Requisitos:

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines.
• Mínimo 3 años de experiencia como Data Engineer o en cargos similares.
• Dominio avanzado de SQL, incluyendo optimización de consultas, modelado de datos y bases de datos de alta concurrencia.
• Experiencia desarrollando procesos de automatización con Python.
• Conocimiento en construcción de procesos ETL/ELT e integración de múltiples fuentes de datos (bases de datos, APIs y archivos estructurados y no estructurados).
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información.

Será un plus si cuentas con experiencia en:

• Herramientas de orquestación como Airflow, n8n o similares.
• Plataformas Cloud (AWS, Azure o Google Cloud Platform).
• Procesamiento de datos en ambientes distribuidos o de alta disponibilidad.

Condiciones:

• Modalidad: Presencial durante los primeros dos meses de vinculación. Posteriormente, modalidad híbrida: 3 días presenciales y 2 días de trabajo en casa.
• Horario: Lunes a viernes de 8 am a 5.30 pm

Lo que hará que destaques:

• Entender procesos antes de automatizar (no automatizar por automatizar).
• Priorizar soluciones que realmente generen impacto.
• Asegurar que las soluciones se adopten, no solo que funcionen.