Data Engineer - Pipelines Etl/Elt

Synopsis S.A; Lima Metropolitana; Presencial; PEN 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Synopsis S.A. busca un profesional de ingeniería de datos para diseñar, desarrollar y mantener soluciones que integren, transformen y disponibilicen información confiable para BI y analítica.

Se trabajará en un entorno 100% presencial en Lima, con foco en pipelines ETL/ELT, gobernanza y calidad de datos para soportar dashboards y análisis operativos. El rol implica monitorear cargas de datos, resolver incidentes y asegurar la seguridad de la información, reportando al equipo de BI.

Formación

• Experiencia diseñando pipelines ETL/ELT para BI y analítica.
• Capacidad de automatizar procesos y reducir errores.
• Desarrollo de modelos de datos para dashboards y análisis.
• Monitoreo de cargas y rendimiento de sistemas de datos.
• Gestión de la calidad, integridad y trazabilidad de datos.
• Documentación de procesos, modelos y pipelines.
• Resolución de incidentes que afecten datos o procesos.
• Aplicación de gobierno y seguridad de datos conforme políticas.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines ETL/ELT para flujo de datos.
• Automatizar procesos manuales y reducir errores.
• Desarrollar modelos de datos para dashboards y analítica.
• Monitorear cargas de datos y rendimiento de sistemas.
• Velar por la calidad e integridad de los datos.
• Documentar procesos, modelos y pipelines implementados.
• Resolver incidentes operativos para continuidad del negocio.
• Ejercer gobierno y seguridad de datos conforme políticas.

Conocimientos

ETL/ELT pipelines

Automatización de datos

Modelos de datos

Monitoreo de datos

Calidad de datos

Documentación

Incidentes operativos

Gobierno de datos

Descripción del empleo

Horario: Lunes a viernes (9a6pm)Modalidad: presencial 100%Duración: hasta dic 2026 y depende de resultados

III. MISIÓN DEL PUESTO

Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan integrar, transformar y disponibilizar información confiable, oportuna y escalable para las iniciativas de Business Intelligence y Analítica de la organización.

IV. FUNCIONES

• Diseñar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT): Garantizar el flujo confiable, automatizado y eficiente de los datos desde el origen hasta su destino final. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Automatizar procesos manuales de datos: Reducir errores operativos, aumentar la eficiencia y liberar recursos para tareas de mayor valor. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Desarrollar y optimizar modelos de datos dimensionales y analíticos: Soportar dashboards, reportes operativos y análisis avanzados para la toma de decisiones. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Monitorear las cargas de datos y el desempeño de los sistemas: Asegurar que la información esté disponible a tiempo y con el rendimiento adecuado para los usuarios. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Velar por la calidad de datos: Implementar controles de calidad, validar integridad y consistencia, detectar anomalías, generar alertas ante errores de carga, registrar y dar seguimiento a problemas de calidad. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Documentar los procesos, modelos y pipelines implementados: Facilitar el mantenimiento, la auditoría y la transferencia de conocimiento dentro del equipo. Frecuencia: Semanal. Importancia: Media.
• Resolver incidentes operativos en los sistemas de datos: Asegurar la continuidad operativa y minimizar el impacto en los procesos de negocio. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.
• Ejercer gobierno y seguridad de datos: Aplicar estándares de gobierno de datos, implementar controles de acceso, gestionar información sensible de acuerdo con las políticas corporativas y mantener trazabilidad de los procesos de datos. Frecuencia: Diaria. Importancia: Alta.