Data Engineer Senior

Lidera y contribuye en el desarrollo de proyectos de ingeniería de datos end to end, garantizando la eficiencia y escalabilidad de las arquitecturas de datos. Genera una estimación experta de sus tareas de desarrollo con metodología Agile. Su experiencia en patrones de ejecución es fundamental para garantizar la calidad del código mediante la adopción de mejores prácticas siguiendo el ciclo de vida de ingeniería de datos definido. Contribuye en la optimización del rendimiento y los recursos tecnológicos involucrados en las soluciones de datos. Colabora con otros líderes técnicos aportando su conocimiento y orienta proactivamente a sus compañeros menos cualificados en la resolución de problemas.

1. Contribuye activamente en todas las fases del ciclo de vida de ingeniería de datos con la metodología Agile.
2. Estima tiempos para las soluciones de datos a su cargo, considerando las etapas del ciclo de vida de ingeniería de datos y “pase a productivo” y golive.
3. Contribuye en la definición de arquitectura de datos con base a su experiencia.
4. Contribuye en el diseño y mantenimiento de los modelos de datos que habiliten y se adapten a las necesidades o requerimientos de negocio, usando técnicas y mejores prácticas de la industria y de valor para el negocio.
5. Analiza y propone soluciones técnicas para el almacenamiento de datos usando las mejores prácticas, estándares y lineamientos de gobierno de datos, estrategias de privacidad de datos, de seguridad y de cumplimiento.
6. Hace la ingesta y/o el procesamiento de archivos estructurados, semi-estructurados y no estructurados (incluyendo videos e imágenes), así como el procesamiento de datos batch, microbatch, near real time y/o real time; alojando la información en contenedores, storage o datalake; habilitando información de valor que impulse a la toma de decisiones en la unidad de negocio donde está signado, a través de Insights, reporting, Deep dive, Métricas -PMM Performance Management Model- y/o Inteligencia Artificial).
7. Asegura la continuidad de las soluciones digitales de datos, de insights, dashboards, etc., para construir y consolidar una cultura Data Driven.
8. Colabora y contribuye en el desarrollo de procesos de monitoreo y métricas de calidad de datos, para asegurar que los datos usados por el negocio son confiables, íntegros y están completos.
9. Documenta aquellos procesos o diagramas referentes a la arquitectura de datos / procesos / memoria técnica, para garantizar la continuidad y eficiente ejecución en un ambiente productivo.
10. Genera las versiones de código en el repositorio, de los artefactos y de los componentes de las soluciones y/o productos de datos a lo largo del ciclo de vida de ingeniería de datos, cierre del proyecto y/o pos-morten.

Calificaciones necesarias para ejecutar el puesto

• 4+ años de experiencia en un rol similar.

• Maestría técnica en programación.

• Capaz de trabajar de manera autónoma y dar apoyo a profesionales menos cualificados.

• Experto en el uso de Python.

• Experto en conocimiento práctico en modelado de datos dimensional y técnicas avanzadas en este campo, incluyendo almacenamiento de datos estructurado, semi-estructurado y no-estructurado (non-sql), así como en la construcción de ETL, ELT.

• Experto en procesamiento de archivos: csv, json, parquet, yaml, imágenes y videos.

• Experto en procesamiento de datos: batch, microbatch, near real time y real time.

• Experto en la comprensión y experiencia para contribuir e implementar estrategias de privacidad de datos.

• Experto en la comprensión y experiencia en la implementación y mantenimiento de estrategias sólidas de gobierno de datos.

• Experto en Data Engineering Lifecycle (también conocido como Ciclo de vida de procesamiento de datos).

• Experiencia y conocimiento práctico en procesar diferentes tipos de fuentes de datos internos y externos con manejo de APIs, para su posterior procesamiento, almacenamiento y análisis.

• Experto en conocimiento y entendimiento de tipos de Arquitecturas: Empresarial, Soluciones, De Datos, etc.

• Dominio experto en control de versiones: Git, Github, Gitlab.

• Experto en visión empresarial (dominio de negocio), para identificar con sensibilidad como contribuyen los datos al negocio.

• Dominio experto y evidencia con proyectos usando el Stack Google Cloud Platform (GCP) para Datos.

• Experto en desarrollo y optimización de queries en SQL y afines.

• Capaz de sociabilizar de manera efectiva y excepcional el diseño de la solución de datos sin supervisión.

• Experto en Administración de Proyectos con metodología Agile (Scrum o Kanban).

• Experiencia en colaborar en proyectos para lograr OKRs, advirtiendo riesgos, y dando valor de negocio.

• Competencia avanzada para comunicar con transparencia el estatus de los proyectos.

  Digital FEMSA está comprometida con un lugar de trabajo diverso e inclusivo.
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