diseñar, construir y operar la infraestructura de datos que permite a nuestros clientes pasar de datos dispersos a información confiable y lista para analítica y agentes de ia. El rol es 100% cara a cliente: no solo implementa, también explica, documenta y defiende decisiones técnicas frente a equipos de ti y áreas de negocio.

responsabilidades principales

propósito del puesto

diseñar, construir y operar la infraestructura de datos que permite a nuestros clientes pasar de datos dispersos a información confiable y lista para analítica y agentes de ia. El rol es 100% cara a cliente: no solo implementa, también explica, documenta y defiende decisiones técnicas frente a equipos de ti y áreas de negocio.

ingeniería de datos

- construir y mantener pipelines de ingesta y transformación (batch e incremental) hacia data warehouses en la nube.
- modelar datos para analítica: capas raw / staging / consumo, modelo dimensional, tablas agregadas para bi.
- implementar y optimizar cargas con herramientas de integración (elt gestionado y desarrollo propio en python/sql).
- optimizar rendimiento y costo del warehouse: warehouses/compute sizing, clustering, particionamiento, control de consumo.
- automatizar orquestación, monitoreo, alertamiento y manejo de errores de los flujos productivos.

calidad y gobierno

- implementar pruebas de calidad de datos, validaciones y reconciliaciones contra sistemas origen.
- documentar linaje,



diccionarios de datos y catálogo; dejar el entregable mantenible por el cliente.
- aplicar controles de seguridad y acceso: roles, enmascaramiento, row-level security.

consultoría y proyecto

- levantar requerimientos técnicos con áreas de ti y negocio del cliente y traducirlos a diseño de solución.
- estimar esfuerzo de sus actividades y cumplir los entregables comprometidos en el sow.
- registrar avance, horas y bloqueos en las herramientas internas de gestión de proyecto.
- habilitar y transferir conocimiento al equipo del cliente al cierre de cada fase.
- detectar oportunidades de valor adicional y comunicarlas al project manager o al equipo comercial.
- requisitos

indispensables

- 3+ años en ingeniería de datos, bi o desarrollo de soluciones analíticas.
- sql avanzado (window functions, ctes, optimización de consultas, lectura de planes de ejecución).
- python para procesamiento y automatización de datos.
- experiencia práctica con al menos un data warehouse en la nube (snowflake, bigquery, redshift, synapse).
- modelado de datos para analítica (kimball / dimensional o equivalente).
- control de versiones con git y trabajo por ramas.
- manejo de al menos una nube (azure, aws o gcp): almacenamiento, cómputo, identidades.
- comunicación competente en entornos de cliente corporativo.

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📌 Ingeniero de datos (Monterrey)
🏢 EGOS BI
📍 Monterrey