Ingeniero/a de Datos Databricks

Empresa Confidencial; Bogotá; Presencial; COP 89.280.000 - 156.240.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Porvenir busca un/a Ingeniero/a de datos para diseñar, desarrollar e impartir soluciones de procesamiento e integración de datos que aseguren calidad, disponibilidad y escalabilidad. Serás clave para soportar capacidades analíticas, IA y toma de decisiones basadas en datos.

La posición requiere experiencia en plataformas de datos, BI e infraestructuras, con énfasis en pipelines y operaciones modernas. Trabajo en equipo ágil y enfoque en resultados.

Formación

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ingeniería de Datos o carreras afines.
• 3 años de experiencia en plataformas de datos, BI, integración de datos e infraestrucutra tecnológica.
• Conocimientos en Databricks, Spark, ETL/ELT, DataOps, Kafka y SQL.
• Capacidad de trabajar en entornos ágiles y colaborar con equipos multidisciplinarios.
• Diseño, automatización y operación de pipelines de datos a gran escala.

Responsabilidades

• Construir, implementar y operar pipelines de datos asegurando alta calidad, disponibilidad y oportunidad de la información.
• Integrar múltiples fuentes de datos estructurados y no estructurados para necesidades analíticas e IA.
• Diseñar, automatizar y optimizar procesos ETL/ELT para grandes volúmenes de información.
• Monitorear rendimiento, estabilidad y calidad de las plataformas de datos, gestionando incidentes.
• Implementar controles de calidad que garanticen la confiabilidad de los datos.
• Trabajar con arquitectos, analistas y científicos de datos para soluciones escalables.

Conocimientos

Databricks

Apache Spark

ETL/ELT development

DataOps

Real-time data processing

SQL avanzado

Python

Construcción de pipelines

Orquestación de datos

Calidad de datos

Monitoreo de datos

Integración de fuentes

Educación

Ingeniería de Sistemas / Ingeniería de Software / Ingeniería de Datos

Herramientas

Kafka

Event Hub

Descripción del empleo

En Porvenir llevamos a cabo procesos de selección inclusivos y diversos basados en las habilidades de nuestros/as candidatos/as sin importar su género, raza, edad, religión, orientación sexual y discapacidad, con la visión de seguir siendo lideres en innovación y transformación.

Formación Académica

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ingeniería de Datos o carreras afines.

Propósito del Cargo

Diseñar, desarrollar, implementar y administrar soluciones de procesamiento e integración de datos, asegurando la disponibilidad, calidad y escalabilidad de la información para soportar capacidades analíticas, inteligencia artificial y toma de decisiones basadas en datos.

Conocimientos Técnicos

• Databricks y Apache Spark (indispensable).
• Desarrollo y automatización de procesos ETL/ELT.
• DataOps y buenas prácticas de ingeniería de datos.
• Procesamiento de datos en tiempo real (Kafka, Event Hub).
• SQL avanzado
• Programación en Python.
• Construcción y administración de pipelines de datos.
• Orquestación de flujos de datos.
• Calidad, monitoreo y validación de datos.
• Integración de múltiples fuentes de información.

Experiencia Requerida

Experiencia de 3 años en plataformas de datos, inteligencia de negocios (BI), integración de datos, infraestructura tecnológica, bases de datos y construcción de soluciones de procesamiento de datos a gran escala.

Competencias

• Orientación a la eficiencia y optimización del desempeño.
• Disciplina operativa y atención al detalle.
• Capacidad de automatización y mejora continua.
• Trabajo colaborativo bajo metodologías ágiles.
• Resolución de problemas técnicos.
• Adaptabilidad y orientación a resultados.

Responsabilidades Principales

• Construir, implementar y operar pipelines de datos asegurando altos estándares de calidad, disponibilidad y oportunidad de la información.
• Integrar múltiples fuentes de datos estructurados y no estructurados para soportar necesidades analíticas y de inteligencia artificial.
• Diseñar, automatizar y optimizar procesos ETL/ELT para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información.
• Monitorear el rendimiento, estabilidad y calidad de las plataformas de datos, gestionando incidentes y oportunidades de mejora.
• Implementar controles y mecanismos de calidad que garanticen la confiabilidad de los datos.
• Optimizar la infraestructura y los procesos de procesamiento de datos para maximizar la eficiencia operativa.
• Trabajar de manera conjunta con arquitectos, analistas y científicos de datos para habilitar soluciones de datos escalables y sostenibles.