Ingeniero de Datos

-Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
-Databricks Certified: Data Engineer Associate
-Conocimiento avanzado en bases de datos relacionales y lenguaje SQL.
-Conocimiento avanzado en bases de datos NoSql.
-Conocimiento avanzado de procesos y herramientas de ETL, principalmente enfocado a Azure.
-Conocimiento en procesamiento de datos batch, streaming, API.
-Conocimiento intermedio en programación Python y avanzado en el uso de la biblioteca pyspark.
-Conocimientos avanzados en el modelado de datos Data Vault para arquitecturas Data Lakehouse.
-Conocimientos avanzados en el modelado de datos Estrella y Copo de Nieve para arquitecturas Data Warehouse.
-Conocimiento conceptual en gobierno de datos, seguridad de los datos y calidad de los datos.

-Crear productos de datos que ayuden al negocio a lograr sus objetivos con fines analíticos.
-Diseñar, diseñar, construir y mantener soluciones de canalización de datos (Data Pipelines) / ETLs batch o streaming.
-Construir código para ingestar y actualizar grandes conjuntos de datos en bases de datos relacionales y no relacionales e incluso data No Estructurada.
-Aplicar buenas prácticas de Azure DevOps para facilitar el despliegue continuo de nuevas versiones de las canalizaciones y soluciones de datos a través de Pull-Request.
-Desarrollar Modelos de Datos que permitan gestionar los datos a escala, de manera óptima de cara a grandes volúmenes de datos (Modelo de Datos Data Vault), así como, Modelos de Datos Optimizados para consumos (Modelos de Datos Estrella y Copo de Nieve).
-Desarrollar Productos de Datos bajo la Arquitectura Lakehouse y aplicando buenas prácticas de Data Mesh.
-Trabajar con las áreas de negocios para comprender los objetivos, recopilar los requisitos iniciales para desarrollar y recomendar soluciones adecuadas.
-Participar en la planificación y ejecución de proyectos de ingeniería de datos, coordinando actividades y asegurando el cumplimiento de los plazos.
-Colaborar con los científicos de datos para comprender los requisitos específicos de datos necesarios para modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).