Tech Mahindra

• Diseñar e implementar pipelines ETL/ELT escalables utilizando Azure Databricks y PySpark • Desarrollar soluciones de transformación de datos robustas usando Python y SQL • Construir y mantener notebooks en Databricks para procesos de ingestión y transformación • Orquestar flujos de datos mediante Azure Data Factory • Gestionar la gobernanza y control de accesos utilizando Databricks Unity Catalog • Crear y administrar Databricks Jobs para cargas productivas • Trabajar con soluciones de almacenamiento en Azure (Data Lake, Blob Storage, etc.) • Optimizar queries y pipelines para mejorar performance y escalabilidad • Garantizar la calidad, consistencia y confiabilidad de los datos • Colaborar con equipos de analytics y negocio para habilitar soluciones data-driven • Documentar procesos técnicos, arquitectura y despliegues • Utilizar herramientas de AI para optimizar desarrollo, debugging y productividad técnica

• Escribir y optimizar queries en SQL sobre grandes volúmenes de datos. • Analizar discrepancias entre métricas provenientes de distintas fuentes y realizar investigación de causa raíz. • Trabajar con modelos grandes en Power BI, asegurando consistencia y performance. • Participar en el desarrollo y mantenimiento de Power BI, incluyendo: Marcadores, Navegación, Botones, Relacionamiento entre visualizaciones, Optimización de performance • Validar métricas entre SQL y Power BI. • Actuar como responsable de validación de datos (self-QA). • Colaborar con equipos de datos e ingeniería cuando se requiera. • Documentar definiciones de métricas y hallazgos. • Utilizar herramientas de AI para análisis exploratorio, optimización de queries y mejora de productividad.