Un perfil de Data Engineering tiene conocimiento en diseño e implementación de ETLs escalables, data quality checks, uso de AWS/Azure/GCP y modelos de machine learning (no excluyente).

Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde la adquisición y extracción de datos desde diferentes fuentes, su validación, manipulación, limpieza y transformación, hasta la obtención de un modelo de datos que satisfaga las necesidades del cliente. La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es clave para generar engagement con el cliente.

Summary:

Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks

¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?

Perfil Profesional

Profesional de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, o graduados de otras carreras con Maestrías afines.
Persona con experiencia resolviendo problemas de datos a través del diseño e implementación de pipelines y arquitecturas de datos escalables.
Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles más junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas.

¿Qué desafíos te esperan?

Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos.
Trabajará con expertos de distintas áreas como Data Science, optimización, Machine Learning, simulación, UX, etc.
Diseñar e implementar ETLs escalables y pipelines de datos robustos que garanticen la disponibilidad y calidad de los datos.
Desarrollar e implementar data quality checks para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos.
Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas, considerando los datos disponibles y el impacto sobre el modelo existente.
Trabajar con distintas fuentes de datos, realizando operaciones de validación, limpieza y transformación para habilitar su uso en modelos analíticos o de ML.
Liderar a un equipo de perfiles más junior, dividiendo tareas, tomando decisiones sobre modelado y siendo un referente técnico para el equipo.

Lo que te hará exitoso – Requisitos:

Must Have:

Experiencia en alguna de las nubes principales: AWS o Azure (Preferiblemente). (Excluyente)
Dominio de SQL (Intermedio/Avanzado). (Excluyente)
Dominio de Python y PySpark (Intermedio/Avanzado), también es valorado conocimiento en otros lenguajes de programacion como Java, C#, etc. (Excluyente)
Inglés nivel Professional. (Excluyente)
Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Experiencia en herramientas como DBT, Airflow, etc.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks.

Nice To Have

Diseño y creación de agentes de IA y/o soluciones usando LLM.
Manejo de librerías para exploración y visualización de datos: pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn o Pandas Profiling.
Conocimiento de modelos de Machine Learning: árbol de decisión, Regresión Logística, LGBM, SVM, Redes Neuronales, Clustering.
Conocimientos del proceso de desarrollo de un modelo: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento, limpieza, validación, análisis y explicación de resultados (Avanzado).

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EN ACCENTURE, LA IGUALDAD IMPULSA LA INNOVACIÓN

¿Sabías que Accenture fue elegida la compañía más diversa e inclusiva del mundo? Creemos que la fuerza laboral del futuro es una fuerza igualitaria para todos.

Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.

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