Ingeniero de Datos · iT Synergy

Propósito del cargo

El Ingeniero de Datos de iT Synergy es responsable de diseñar, construir y mantener soluciones de datos end‑to‑end sobre el ecosistema Microsoft Azure, garantizando la disponibilidad, calidad y trazabilidad de la información para los procesos analíticos y de toma de decisiones de los clientes. Este perfil combina criterio técnico, disciplina en el desarrollo y capacidad de trabajo colaborativo con equipos de arquitectura, analítica y negocio.

Su labor abarca desde el análisis y modelamiento de los datos hasta la implementación de arquitecturas modernas de ingesta, transformación y gobierno de la información, bajo buenas prácticas de la industria y los estándares de calidad de iT Synergy como partner Microsoft. Se espera de este perfil un aporte que vaya más allá de ejecutar lo asignado: identificar causas raíz, proponer mejoras de diseño, rendimiento y automatización, documentar lo que construye y anticipar riesgos al cliente y al equipo.

Responsabilidades

Analizar los requerimientos y casos asignados, validando con el usuario o el líder técnico el alcance, las reglas de negocio y los criterios de aceptación antes de iniciar el desarrollo.
Construir y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos en Azure Data Factory y Azure Databricks, siguiendo la arquitectura medallón y los estándares de desarrollo modular definidos por el equipo.
Desarrollar y optimizar objetos SQL sobre SQL Server o Azure Synapse Analytics, asegurando rendimiento, consistencia y trazabilidad de la información en la bodega de datos.
Gestionar el propio trabajo en Azure DevOps Boards: mantener actualizados los estados de las historias y tareas, registrar el esfuerzo diario y dejar evidencia clara de lo realizado.
Analizar los requerimientos y casos asignados, validando con el usuario o el líder técnico el alcance, las reglas de negocio y los criterios de aceptación antes de desarrollar.
Diseñar, construir y mantener procesos de ingesta y transformación de datos en Azure Data Factory y Azure Databricks, siguiendo el estándar de arquitectura y desarrollo modular definido.
Desarrollar y optimizar objetos SQL de la bodega de datos, garantizando rendimiento, consistencia y trazabilidad de la información.
Gestionar su trabajo en Azure DevOps Boards: mantener actualizados los estados, registrar el esfuerzo y dejar evidencia de lo realizado en cada historia o tarea.
Participar activamente en las ceremonias de Scrum, reportando en el daily avance, bloqueos y riesgos de forma clara y oportuna.
Ejecutar el ciclo de versionamiento y despliegue en Azure DevOps (ramas, pull request, revisión de código y promoción entre ambientes) sin omitir pasos del procedimiento.
Documentar los desarrollos, los modelos de datos y las decisiones técnicas tomadas, dejando el conocimiento disponible para el equipo y el cliente.
Atender y resolver los casos de soporte asignados, identificando la causa raíz y proponiendo acciones para evitar su recurrencia.
Proponer mejoras de diseño, rendimiento, automatización y calidad de datos, y aportar a la mejora continua del proceso del equipo.

Requisitos (must-have)

Título profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Electrónica, Ciencia de Datos, Estadística o carrera afín, o experiencia equivalente demostrable en ingeniería de datos.
Entre 1 y 3 años de experiencia en análisis, modelamiento, desarrollo o ingeniería de datos, verificable mediante proyectos y referencias.
SQL avanzado sobre SQL Server o Azure Synapse Analytics: consultas complejas, funciones de ventana y optimización de rendimiento.
Experiencia en Azure Data Factory: construcción y orquestación de pipelines de integración en ambientes productivos.
Experiencia en Azure Databricks: desarrollo de procesos de transformación con procesamiento distribuido.
Diseño e implementación de procesos ETL/ELT con ejecución por ciclos, reprocesos dinámicos y manejo estructurado de errores.
Modelamiento de datos dimensional y relacional.
Conocimiento y aplicación de la arquitectura medallón (bronze / silver / gold) y desarrollo modular reutilizable con gobierno de datos.
Integración de fuentes de datos legacy y on-premise (Sybase, SQL Server) hacia la nube, incluyendo análisis de modelos heredados y poco documentados.
Manejo de Git y CI/CD en Azure DevOps: ramas, pull requests, revisión de código y promoción entre ambientes de desarrollo, pruebas y producción.
Trabajo efectivo bajo metodología Scrum: participación en daily, planning, refinamiento, review y retrospectiva, y estimación de historias.
Gestión del propio trabajo en Azure DevOps Boards con actualización diaria de estados y registro de evidencia de lo realizado.

Deseables

Formación complementaria (diplomado, especialización o posgrado) en ingeniería de datos, analítica, big data o cloud computing.
Certificación Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, vigente o en proceso.
Certificación Databricks Certified Data Engineer o certificación en Apache Spark.
Experiencia en el sector asegurador o financiero y en modelos de información gerencial (MIS).
Unity Catalog o Hive Metastore y trazabilidad (linaje) de datos en Databricks.
Power BI, SQL Server Reporting Services (SSRS) y SQL Server Analysis Services (SSAS).
Azure Logic Apps y automatización de flujos de integración.
Automatización de validaciones de calidad de datos y pruebas dentro del pipeline de despliegue.
Inglés con nivel suficiente para leer documentación técnica y participar en reuniones con clientes internacionales.

Competencias

Comunicación efectiva y proactiva: reporta avance, bloqueos y riesgos de forma oportuna y estructurada, pide ayuda a tiempo y explica temas técnicos a audiencias no técnicas.
Apropiación y aporte a la metodología: conoce el marco Scrum, respeta los acuerdos del equipo y propone mejoras concretas al proceso en las retrospectivas.
Iniciativa y mejora continua: propone optimizaciones, automatizaciones y estándares reutilizables sin necesidad de que se le solicite.
Pensamiento analítico: llega a la causa raíz del problema y no solo a la solución del síntoma.
Orientación al logro y a la calidad en las entregas.
Trabajo en equipo y colaboración con áreas técnicas y de negocio.
Atención al detalle y disciplina en la documentación de procesos y decisiones técnicas.
Adaptabilidad y aprendizaje continuo ante nuevas tecnologías y herramientas.
Autonomía y gestión responsable de los casos y compromisos asignados.