Ingeniero en Sistema Computacionales: Ingeniería de Datos

"Actuamos para fortalecer y fomentar la estabilidad, confianza y competitividad del Sistema Bancario, manteniendo y profundizando la integración financiera internacional y la eficiencia y seguridad de la intermediación financiera y del sistema monetario". Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos modernas, incluyendo lagos de datos, almacenes de datos y pipelines de datos, garantizando escalabilidad, rendimiento y gobernanza.

Utilizar herramientas y tecnologías como Hadoop, Spark, SQL, Python, Kafka, Airflow y otros frameworks de procesamiento de datos en tiempo real y por lotes. Definir modelos de datos óptimos que soporten analítica avanzada y machine learning, asegurando la interoperabilidad entre sistemas y la optimización del almacenamiento y procesamiento. Construir, optimizar y mantener pipelines de datos eficientes y confiables que faciliten la ingesta, transformación y carga de datos en diversas plataformas.

Implementar estrategias de orquestación y automatización para la integración de datos en entornos híbridos y en la nube (AWS, Azure, Google Cloud). Asegurar el monitoreo y la resiliencia de los flujos de datos mediante la implementación de mecanismos de control, alertas y tolerancia a fallos; así como calidad, integridad y seguridad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida, aplicando estándares y mejores prácticas de gestión de datos.

Implementar estrategias de Data Governance, incluyendo lineamientos de calidad de datos, políticas de retención, clasificación de datos y cumplimiento normativo (GDPR, HIPAA, ISO 27001). Desarrollar soluciones para la detección y corrección de anomalías, así como la validación y perfilamiento de datos. Colaborar estrechamente con científicos de datos, analistas y equipos de negocio para comprender las necesidades de información, identificar patrones, tendencias y oportunidades en los datos.

Diseñar soluciones que faciliten la explotación de datos mediante modelos analíticos, dashboards interactivos y reportes automatizados. Fomentar una cultura data-driven a través de la democratización del acceso a los datos y la capacitación en herramientas analíticas. Requisitos: Licenciatura en Ingeniería de Sistemas Computacionales, Ciencias de la Computación o similares.

Experiencia de 1 a 3 años en Ingeniería de Datos o roles similares. Inglés intermedio. Conocimientos en SQL, trasnac-sql y lenguajes de programación como Python.

Conocimiento de algoritmos de machine learning y deep learning. Conocimiento y experiencia en herramientas de big data (Hadoop, Spark, Hive, Airflow, entre otras). Conocimiento profundo de bases de datos relacionales y no relacionales.

Experiencia en la aplicación del pensamiento analítico para la resolución de problemas complejos. Experiencia con frameworks de procesamiento de datos y herramientas de ETL. Experiencia en el uso de herramientas de visualización de datos (Tableau, Power BI).

Experiencia en el uso de herramientas de modelado de datos (analysis services, cognos, entre otras). Experiencia con frameworks de machine learning. Experiencia con herramientas de cloud computing (AWS, Azure, GCP) y orquestación de contenedores.

Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y procesamiento distribuido. Contar con Mínimo 18 meses en el cargo actual y no mantener sanciones disciplinarias vigentes. Beneficios Día libre por: cumpleaños, matrimonio, enfermedad de pariente, permiso personal, duelo.

Bonificaciones Programa de Salud y Bienestar Físico. Póliza de salud a un 50% Seguro de vida a un 100%. Oportunidad de crecimiento interno.

Capacitaciones y formación. Convenios con empresas. Becas por estudio a nivel local e internacional después de 2 años.

Actividades como: ligas deportivas, conjunto folclórico, voluntariado, entre otras.