Estructurar, mantener y optimizar las plataformas, arquitecturas y flujos de datos de la institución, habilitando el uso analítico, operacional y de inteligencia artificial, mediante procesos automatizados y habilitando el uso de modelos de datos robustos y entornos tecnológicos estandarizados permitiendo la disponibilidad, la calidad y escalabilidad de los datos para soportar análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos, habilitando técnica y operacionalmente el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de analítica avanzada y machine learning, logrando la consistencia, seguridad y confiabilidad de la información institucional.
Funciones:
- Gestionar y mantener arquitecturas de datos on-premises (data warehouse) y en la nube (data lake, data lakehouse), incluyendo arquitecturas orientadas a analítica avanzada y machine learning.
- Desarrollar y administrar procesos de ingesta, transformación y carga de datos (ETL / ELT), provenientes de múltiples fuentes de datos institucionales.
- Configurar procesos automatizados de gestión de datos, control de errores, validaciones y monitoreo de flujos.
- Optimizar el diseño, desempeño de los procesos y almacenamiento de datos, considerando arquitecturas analíticas y flujos de datos escalables.
- Implementar estándares técnicos de modelamiento de datos, versionamiento y documentación.
- Implementar y mantener procesos técnicos de soporte al ciclo de vida de modelos de machine learning (MLOps).