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Recopilar, limpiar, validar y organizar datos de múltiples fuentes, asegurando su integridad y trazabilidad.
Diseñar e implementar pipelines ETL/ELT para la transformación y carga de datos en el data warehouse, automatizando flujos de carga y orquestación.
Escribir scripts en Python para la transformación, limpieza, validación y enriquecimiento de datos, desarrollando utilidades reutilizables.
Automatizar procesos repetitivos de análisis, carga y validación de datos.
Diseñar, calcular y mantener métricas técnicas (features) orientadas al análisis de riesgo crediticio, colaborando con Data Scientists en la identificación de variables predictivas.
Escribir SQL avanzado (joins complejos, window functions, CTEs) para análisis exploratorios, optimizando esquemas de datos y consultas.
Crear, automatizar y mantener dashboards y reportes en herramientas de BI que traduzcan datos técnicos en insights comprensibles y accionables para los equipos de negocio y riesgo.
Monitorear, alertar y resolver fallas en los pipelines de datos implementados, evaluando su rendimiento y proponiendo mejoras técnicas.
Documentar modelos de datos, linajes y transformaciones para garantizar la gobernanza de la información.