Como requisito obligatorio, contar con conocimientos de SQL a nivel intermedio, siendo capaz de trabajar con consultas SELECT, JOIN, GROUP BY, CTE, CASE, funciones agregadas, funciones de ventana básicas, procesos de duplicación, aplicación de filtros y validaciones de datos Poseer conocimientos de Python a nivel básico intermedio, comprendiendo el uso de variables, funciones, listas, diccionarios, manejo de archivos, excepciones, módulos y técnicas básicas de debugging. Conocimiento básico de PySpark, particularmente en el manejo de DataFrames y operaciones como select, filter, join, groupBy y withColumn, además de comprender los tipos de datos y los procesos de lectura y escritura de tablas. No se requiere experiencia en optimización avanzada de Spark. En cuanto al control de versiones, deberá manejar Git a nivel básico intermedio, pudiendo realizar operaciones como clone, pull, checkout, creación y manejo de branch, add, commit y push. También deberá ser capaz de crear Pull Requests y resolver conflictos simples. A nivel conceptual,



deberá comprender los principales fundamentos de Ingeniería de Datos, incluyendo ETL ELT.
Batch Processing.
Data Lake Lakehouse.
Arquitectura Medallion.
Capas Bronze Silver Gold.
Schema.
Data Quality.
Lineage.
Data Governance.
Business Keys.
PII.
Data Contracts.
Adicionalmente, se valorarán conocimientos o experiencia en las siguientes tecnologías y conceptos, aunque no constituyen requisitos excluyentes Databricks.
Delta Lake.
Unity Catalog.
Azure.
Azure DevOps.
APIs REST.
JDBC.
YAML.
JSON.
CI CD.
PowerShell.
Data Modeling.
Conceptos básicos de seguridad cloud.
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