**Descripción:** ---------------- **MISIÓN DEL CARGO** Buscamos un Data Engineer con orientación analítica y enfoque a negocio, responsable de integrar, transformar y modelar datos provenientes de múltiples fuentes (SQL, NoSQL y APIs externas) para su consumo en herramientas de visualización y toma de decisiones. El rol combina capacidades técnicas de ingeniería de datos con habilidades de análisis y entendimiento del negocio. **RESPONSABILIDADES** * Diseñar y mantener pipelines de datos desde bases SQL, NoSQL y APIs externas. * Modelar y transformar datos para análisis y visualización. * Construir y mantener dashboards y reportes en Power BI, Tableau o MongoDB Charts. * Traducir requerimientos de negocio en métricas, KPIs y modelos de datos. * Garantizar calidad, consistencia y disponibilidad de la información. * Automatizar procesos mediante scripts y desarrollos ligeros. * Documentar flujos de datos y modelos analíticos. **Requisitos:** --------------- **Formación:** Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos o afines. **Experiencia:** 3\+ años de experiencia como Data Engineer o en roles relacionados con datos. Experiencia demostrada en construcción de pipelines de datos y entornos cloud. **Requerimientos técnicos:** * Experiencia sólida en bases de datos SQL (PostgreSQL, SQL Server, MySQL u otras). * Experiencia práctica en bases de datos NoSQL, idealmente MongoDB. * Manejo de al menos una herramienta de BI: Power BI, Tableau o MongoDB Charts. * Capacidad de desarrollo de scripts (Python, JavaScript u otro lenguaje similar). * Integración con APIs REST y manejo de formatos JSON/CSV. * Uso de control de versiones (Git). * Deseable: Conocimientos de data warehousing y modelado analítico. **Certificaciones deseables:** **✅AWS Certified Data Analytics o AWS Data Engineer Associate** **✅Google Professional Data Engineer** **✅Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate** **Habilidades:** Capacidad para interpretar necesidades de negocio y convertir datos en información accionable. Pensamiento analítico y orientación a resultados. Comunicación efectiva con equipos técnicos y de negocio. Autonomía y criterio para asegurar la calidad del dato.