Ingeniero de Datos ( Práctica)

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El propósito de este rol es diseñar, construir y mantener pipelines de datos que garanticen la precisión, consistencia y trazabilidad de los datos de la organización. El rol se enfoca en implementar técnicamente las políticas de Gobierno de Datos (GD), automatizando procesos de calidad de datos para asegurar que la información cumpla con los estándares de cumplimiento y sea confiable para la toma de decisiones. Este ingeniero trabajará en la integración de datos y la monitorización de su linaje, facilitando la implementación de la estrategia de gestión de datos.

Algunas tareas son:

Gestión de Metadatos: Ayudar a documentar y mantener un catálogo centralizado de metadatos técnicos y de negocio.
Monitorización de Calidad: Configurar dashboards y alertas para reportar métricas de calidad de datos (completitud, unicidad, validez).
Trazabilidad y Linaje: Construir herramientas para mapear y documentar el flujo de datos (linaje) desde su origen hasta su consumo final.
Aplicación de Políticas de Acceso: Implementar controles técnicos para aplicar las políticas de acceso y privacidad definidas por el GD.
Ingesta de Datos: Desarrollar procesos para la ingesta de datos nuevos y variados desde diferentes fuentes.
Optimización de Almacenamiento: Trabajar en la optimización de schemas de bases de datos para mejorar el rendimiento y el consumo de recursos.
Mantenimiento del Entorno: Asistir en el mantenimiento de las plataformas de datos (ej. Data Warehouse, Data Lake) para asegurar su operatividad.

Formación:

Ing. Software, Ing. Sistemas o similares con conocimiento de SQL y Python.
Es fundamental que maneje herramientas de almacenamiento y procesamiento en la nube (Cloud Platforms como AWS/Azure/GCP).
Que comprenda los conceptos de modelado de datos y Data Warehousing. Finalmente, debe poseer un entendimiento de las métricas de calidad y el linaje de datos para apoyar las iniciativas de Gobierno de Datos.

Requisitos:
Lenguaje Python y SQL para la manipulación y limpieza de datos en proyectos reales.
Construcción de pipelines ETL/ELT básicos.
Entendimiento práctico de la calidad y el linaje de datos como soporte al Gobierno de Datos.