**Descripción general:**
El Ingeniero de Datos SemiSenior en Paranice es responsable de diseñar, construir y mantener infraestructuras de datos eficientes y escalables que soporten las necesidades analíticas y operativas de la organización. Trabaja en colaboración con equipos multidisciplinarios para asegurar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos, contribuyendo al desarrollo de soluciones basadas en datos que impulsen la toma de decisiones y el crecimiento del negocio.
**Misión u objetivo general del cargo:**
El objetivo principal del Ingeniero de Datos SemiSenior es garantizar la correcta ingesta, transformación y almacenamiento de datos mediante la implementación de pipelines robustos y optimizados, facilitando el acceso a información confiable para los distintos equipos de la empresa y apoyando la generación de insights estratégicos que potencien el desempeño organizacional.
**Responsabilidades y tareas:**
Entre sus responsabilidades se encuentran diseñar y desarrollar pipelines de datos, realizar integraciones con diversas fuentes de información, optimizar procesos ETL/ELT, asegurar la calidad y consistencia de los datos mediante validaciones y monitoreos continuos, colaborar con científicos de datos y analistas para entender requerimientos, documentar procesos y arquitecturas de datos, y mantenerse actualizado con las mejores prácticas y tecnologías emergentes en ingeniería de datos para proponer mejoras continuas.
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Descripción
Requerimientos
Requisitos para el cargo:
- **Nivel educativo:** Título universitario en Ingeniería en Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o carreras afines.
- **Conocimientos y habilidades:** Dominio de bases de datos SQL y NoSQL, experiencia en ETL, manejo de herramientas como Apache Spark, Hadoop, y lenguajes de programación Python o Scala. Conocimientos en modelado de datos y arquitectura de datos.
- **Experiencia y competencias:** Mínimo 2 años de experiencia en roles relacionados con ingeniería de datos. Capacidad para trabajar en equipo, resolución de problemas, pensamiento analítico y orientación a resultados.
- **Requisitos especiales:** Disponibilidad para trabajar con grandes volúmenes de datos, manejo de plataformas en la nube (AWS, Azure o Google Cloud) y adaptación a metodologías ágiles.
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