Data Engineer Sr

Responsabilidades del Puesto

• Contribuye activamente en todas las fases del ciclo de vida de ingeniería de datos con la metodología Agile.
• 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.
• Contribuye en la definición de arquitectura de datos con base a su experiencia.
• 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.
• 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.
• 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).
• Asegura la continuidad de las soluciones digitales de datos, de insights, dashboards, etc., para construir y consolidar una cultura Data Driven.
• 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.
• 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.
• 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.
  Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y no discrimina por motivos de raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, discapacidad, edad u otra condición legalmente protegida.
  Si desea solicitar una adaptación, notifique a su Reclutador.