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.

Responsabilidades principales

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 posibilidades 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.

📌 Ingeniero De Datos Monterrey
🏢 EGOS BI
📍 Monterrey