Ingeniero de datos

EGOS BI; Monterrey; Presencial; MXN 700.000 - 1.200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

EGOS BI busca profesional senior en ingeniería de datos para diseñar, construir y operar infraestructuras de datos destinadas a analítica e IA. Rol 100% cliente: se explican, documentan y defienden decisiones técnicas ante TI y negocio.

Se requieren 3+ años en ingeniería de datos, dominio de SQL/Python, y experiencia con data warehouses en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift o Synapse). Excelente capacidad de comunicación y entrega de proyectos.

Formación

• 3+ años en ingeniería de datos, BI o desarrollo de soluciones analíticas.
• SQL avanzado con funciones de ventana, CTEs y optimización de consultas.
• Python para procesamiento y automatización de datos.
• Experiencia con al menos un data warehouse en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse).
• Modelado de datos para analítica (Kimball / dimensional o equivalente).
• Control de versiones con Git y trabajo por ramas.
• Manejo de al menos una nube (Azure, AWS o GCP).
• Habilidad de comunicación en entornos de cliente corporativo.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y operar pipelines de ingesta y transformación hacia data warehouses en la nube.
• Modelar datos para analítica y crear capas raw/staging/consumo.
• Implementar y optimizar cargas ELT y procesos en Python/SQL.
• Automatizar orquestación, monitoreo y manejo de errores.
• Levantar requerimientos técnicos y traducirlos a diseño de solución y entregables.

Conocimientos

SQL avanzado

Python

Comunicación con clientes

Gestión de proyectos

ETL/ELT

Herramientas

Snowflake

BigQuery

Redshift

Synapse

Descripción del empleo

Diseñar, construir y operar la infraestructura de datos que permite a nuestros clientes pasar de datos dispersos a información confiable y lista para analítica y agentes de IA. El rol es 100% cara a cliente: no solo implementa, también explica, documenta y defiende decisiones técnicas frente a equipos de TI y áreas de negocio.

Responsabilidades principales

Propósito del puesto

Diseñar, construir y operar la infraestructura de datos que permite a nuestros clientes pasar de datos dispersos a información confiable y lista para analítica y agentes de IA. El rol es 100% cara a cliente: no solo implementa, también explica, documenta y defiende decisiones técnicas frente a equipos de TI y áreas de negocio.

Ingeniería de datos

• Construir y mantener pipelines de ingesta y transformación (batch e incremental) hacia data warehouses en la nube.
• Modelar datos para analítica: capas raw / staging / consumo, modelo dimensional, tablas agregadas para BI.
• Implementar y optimizar cargas con herramientas de integración (ELT gestionado y desarrollo propio en Python/SQL).
• Optimizar rendimiento y costo del warehouse: warehouses/compute sizing, clustering, particionamiento, control de consumo.
• Automatizar orquestación, monitoreo, alertamiento y manejo de errores de los flujos productivos.

Calidad y gobierno

• Implementar pruebas de calidad de datos, validaciones y reconciliaciones contra sistemas origen.
• Documentar linaje, diccionarios de datos y catálogo; dejar el entregable mantenible por el cliente.
• Aplicar controles de seguridad y acceso: roles, enmascaramiento, row-level security.

Consultoría y proyecto

• Levantar requerimientos técnicos con áreas de TI y negocio del cliente y traducirlos a diseño de solución.
• Estimar esfuerzo de sus actividades y cumplir los entregables comprometidos en el SOW.
• Registrar avance, horas y bloqueos en las herramientas internas de gestión de proyecto.
• Habilitar y transferir conocimiento al equipo del cliente al cierre de cada fase.
• Detectar oportunidades de valor adicional y comunicarlas al Project Manager o al equipo comercial.
• Requisitos

Indispensables

• 3+ años en ingeniería de datos, BI o desarrollo de soluciones analíticas.
• SQL avanzado (window functions, CTEs, optimización de consultas, lectura de planes de ejecución).
• Python para procesamiento y automatización de datos.
• Experiencia práctica con al menos un data warehouse en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse).
• Modelado de datos para analítica (Kimball / dimensional o equivalente).
• Control de versiones con Git y trabajo por ramas.
• Manejo de al menos una nube (Azure, AWS o GCP): almacenamiento, cómputo, identidades.
• Comunicación profesional en entornos de cliente corporativo.