• Building, managing and optimizing data pipelines, views and models • Moving models effectively into production for key data and analytics consumers

Role Description Buscamos un(a) Ingeniero de Datos con más de 3-5 años de experiencia, responsable de analizar, diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de datos robustas, eficientes y escalables, tanto en ambientes OnPremise como en ecosistemas Big Data y Cloud. Este rol aportará activamente a la mejora continua, optimización de procesos, mentoría técnica y construcción de productos de datos alineados con la arquitectura y estándares definidos. - Analizar requerimientos y diseñar soluciones de datos alineadas a la visión de Arquitectura de Datos. - Desarrollar y desplegar productos de datos como ETLs, ELTs, APIs y pipelines de información. - Garantizar soluciones eficientes, seguras, mantenibles y alineadas con buenas prácticas como Clean Code. - Aplicar estrategias de validación y testing funcional/no funcional orientadas a datos. - Optimizar consultas, scripts, stored procedures, vistas y otros objetos de base de datos. - Diseñar y modelar bases de datos relacionales y no relacionales. - Construir componentes reutilizables, plantillas y lógicas genéricas para acelerar desarrollos. - Resolver incidentes en estabilización y proponer soluciones sostenibles de largo plazo. - Documentar productos de datos conforme a lineamientos y plataformas definidas. - Participar en programación en pares, onboarding y mentoría de otros Data Engineers. Qualifications - Más de 3-5 años de experiencia en ingeniería de datos o roles afines. - Experiencia en diseño y construcción de Datawarehouse, Datamarts, Datalake, Lakehouse, Data Mesh y Data Fabric. - Dominio en bases de datos relacionales (Oracle, SQL Server, Postgres) y NoSQL (MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Neo4J). - Experiencia con herramientas ETL/ELT como SSIS, Pentaho, SAP Data Services, Talend, Stratio, Azure Data Factory, AWS Glue o DataFlow. - Conocimiento en AWS, Azure y Google Cloud Platform. - Manejo de Apache Spark (SQL y Python), Kafka, Flink, y deseable Scala o Java. - Conocimiento en procesamiento batch y streaming, arquitecturas orientadas a eventos y estrategias DataOps/MLOps. - Experiencia con control de versiones, orquestación y procesos CI/CD. - Deseable conocimiento del sector financiero bancario. Competencies - Liderazgo. - Orientación a objetivos. - Análisis crítico. - Trabajo en equipo. - Comunicación efectiva. - Responsabilidad y planificación. - Proactividad para resolver bloqueantes. - Capacidad de negociación y resolución de conflictos.

• Architect, implement, and maintain scalable data pipelines across core systems. • Build and manage analytics infrastructure using both open-source and commercial tools.  • Ensure data quality and schema discipline for operational reliability. • Deliver clean, consistent models and dashboards utilized by multiple teams. • Collaborate with stakeholders to support analytics, business intelligence, and decision-making initiatives.

• Design and implement automated workflows to facilitate cross-system data flow. • Identify and visualize critical interdependencies between hardware components and software systems across the enterprise. • Support the integration of data across programs and the software acquisition pathway to monitor real-time program health. • Analyze large datasets of requirements across multiple programs to pinpoint duplications. • Drive consolidation to eliminate waste and streamline operations. • Develop and maintain data models that allow for "what-if" scenario planning and enterprise-level ontologies to ensure consistent data definitions across various programs. • Utilize data-driven "downtracing" methods to refine solution architectures and ensure every requirement is traceable from high-level mission goals down to technical implementation. • Translate complex data models into compelling narratives, dashboards, and briefings. • Clearly communicate project requirements, resource gaps, and the impact of various investment trade-offs to senior Army leadership.