Ingeniero de Analítica de FinCrime

Este puesto requiere a alguien proactivo, curioso y con ganas de asumir la plena responsabilidad de nuestra estrategia de datos para elevar la toma de decisiones de riesgo.

• Experiencia - Más de 5 años en ingeniería de datos o analytics engineering.

• Competencia Técnica - Alta competencia en SQL, Python, Big Data, procesamiento distribuido, dbt, Airflow, Spark o tecnologías similares, con experiencia práctica en la construcción de pipelines de datos ETL.

• Comunicación - Excelentes habilidades de comunicación y fluidez en inglés.

• Se valorará - Experiencia con Feature Stores, bases de datos de grafos (Graph Databases) y Machine Learning Engineering.

No te preocupes si no cumples todos los requisitos. Creemos en el poder de los diferentes puntos de vista y fortalezas. Tu perspectiva única es importante mientras construimos algo especial: si eres una persona apasionada y puedes marcar la diferencia, te animamos de verdad a que te postules.

Como nuestro FinCrime Analytics Engineer, impulsarás nuestra estrategia de datos para elevar la toma de decisiones de riesgo, asegurando que todos los datos analíticos estén disponibles, bien estructurados y totalmente alineados con nuestras necesidades operativas.

Así es como se ve en la práctica:

• Diseño de Arquitectura de Datos - Impulsar el desarrollo de la capa Data Mesh mediante el diseño de modelos de datos robustos y la construcción de pipelines que se integren en la estrategia de datos federada de la empresa, garantizando una propiedad de los datos escalable y gobernada.

• Integridad y Procesamiento de Datos - Garantizar la recopilación de datos de alta calidad y gestionar el procesamiento por lotes (batch) de grandes volúmenes de datos para mantener un rendimiento óptimo en los cuadros de mando y modelos analíticos.

• Definición de Flujos de Trabajo de Agentes de IA - Diseñar e implementar flujos de trabajo de agentes impulsados por IA para la transformación y exploración de datos, acelerando las capacidades analíticas y permitiendo el autoservicio para los principales stakeholders.

• Gestión de Stakeholders y Comunicación - Dirigir de forma independiente iniciativas transversales ante diversos requisitos de negocio, transformando los conocimientos técnicos en acciones de impacto y optimizaciones de modelos de datos.

• Desarrollo de Capacidades de Feature Store - Desarrollar características (features) de alto valor para alimentar el feature store utilizando código optimizado capaz de procesar y ejecutarse sobre grandes volúmenes de datos.

• Desafiar y Simplificar - Simplificar modelos de datos complejos en relaciones de datos claras y eficientes que puedan consultarse fácilmente con SQL para mejorar el rendimiento general y garantizar una alta calidad de los datos.

*Adoptamos tres días a la semana en la oficina (martes y jueves + 1 a tu elección), con la opción de solicitar tiempo adicional de trabajo remoto.