DATA ENGINEERING

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BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.

Sobre El Trabajo:

Estamos buscando un/a Data Engineer experimentado/a para unirse a nuestro equipo y desempeñar un papel crucial en el desarrollo y mantenimiento de nuestra plataforma de datos. 

El candidato ideal tendrá una sólida comprensión de las tecnologías de big data, experiencia en el uso de herramientas y tecnologías como Python, Spark, AWS y Control-M, y gestión de proyectos.

Responsabilidades:

AnáLisis:

• Relevar los requisitos de datos y desarrollar soluciones para abordar las necesidades del negocio.
• Estimar los plazos de ingesta de las fuentes ingestables.
• Dar apoyo en explicar la estructura de los datos ingestados, y en el análisis de los procesos necesarios para el desarrollo de caso de uso/ proyecto.
• Colaborar con otros equipos para integrar datos en aplicaciones y sistemas del Banco.

Desarrollo:

• Modelización de la información ingestada tanto por los casos de uso como por las salidas de sus procesos, siguiendo los procedimientos definidos por Arquitectura de datos.
• Documentar los procesos de datos y garantizar el cumplimiento de las normas de gobierno de datos.
• Parametrización técnica de la herramienta (incluyendo la planificación de las ingestas y las validaciones críticas que deberían parar el proceso) y ejecución de las ingestas.
• Implementar y mantener procesos ETL para ingerir y transformar datos de diversas fuentes.

• Promocionar Los Schemas.

• Enseñar y ayudar con el versionado de los Notebooks y la manera de compartirlos entre los diferentes miembros de área de trabajo de caso de uso/ proyecto.

Garantizar la calidad, el linaje  y el gobierno de la nueva plataforma:

• Completar la metadata del Data Dictionary a nivel de objeto y campo.
• Asignar namings de Repositorio Central de Namings, o creación de nuevos namings si es necesario, para la aprobación de Arquitectura y Seguridad.
• Definir e implementar las reglas técnicas de calidad.
• Ejecutar y gestionar las reglas de calidad en el Data Lake, definidas por el sponsor y/o el Data Owner (cuando se prioricen para la ejecución), y distribución de evidencias.
• Cuando esté disponible, habilitar el linaje de los datos garantizando trazabilidad end-to-end.
• Garantizar que los datos estén disponibles en tiempo y forma, evitando la duplicidad de datos.
• En casos específicos, habilitar acceso privado a la nueva plataforma al usuario de negocio o Data owner por un periodo limitado de tiempo para realizar validaciones ad-hoc de las ingestas.
• Revisión del código de usuarios: una vez listo el código para la productivización, el Data Developer se encargará de revisar el código, comprobandose que se ejecuta.
• Revisión y soporte a los test unitarios:confirmar que los test unitarios cumplen lo exigido por Data/ Arquitectura.
• Asistir a las áreas a la hora de diseñar y crear los test unitarios.
• Revisión de la documentación técnica: revisar y validar la documentación técnica asociada al Data Engine o Modelo, asegurando que contiene la información necesaria que lo describa técnicamente, para que pueda ser asumido por el equipo de mantenimiento de los procesos a productivizar.
• Solicitud ejecución One Off: solicitar una ejecución única en ambiente productivo del código generado (ejecución One Off).
• Realizar pruebas de datos para garantizar la precisión y confiabilidad de los conjuntos de datos
• Solicitud automatización de job: Una vez terminado el Data Engine / Modelo y automatizado, se solicitará la planificación en Control- M de la ejecución de job con la periodicidad necesaria

OperativizacióN:

• Planificación/implementación de procesos (ventanas de ejecución) en despliegue y QA.
• Copias de seguridad/restauración de datos.
• Monitorización y atención a las alertas del proceso.
• Control de la capacidad con las distintas solicitudes, siempre con la ayuda de arquitectura.
• Productivizar procesos de análisis y desarrollar informes y paneles.
• Proporcionar soporte a los usuarios y resolver problemas relacionados con los datos.
• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas o un campo relacionado.
• Experiencia comprobada en el uso de Python, Spark y Control-M (preferible).

Requisitos:

• Conocimientos sólidos de principios de big data y plataformas de computación en la nube.
• Experiencia en el aprendizaje y la aplicación de nuevas tecnologías y herramientas.
• Conocimiento de los modelos de datos bancarios (preferible)
• Conocimiento de herramientas de ingesta de datos (preferible)
• Metodologías ágiles (no excluyente).
• Experiencia en el negocio bancario (no excluyente).
• Conocimiento de Jira (no excluyente).
• Excelentes habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Habilidades:

• Fuerte iniciativa y capacidad para trabajar de forma independiente.
• Capacidad demostrada para compartir conocimientos y colaborar con otros.
• Empatía y compromiso con la prestación de un excelente servicio al cliente.
• Responsabilidad y capacidad para cumplir con los plazos.
• Flexibilidad para adaptarse a los cambios y aceptar nuevos desafíos.
• Compromiso con el aprendizaje y el desarrollo profesional continuo.

Si eres un/a Data Engineer altamente motivado/a y experimentado/a que busca un puesto desafiante y gratificante, ¡te alentamos a postularte hoy! 

Creamos oportunidades, encontrá la tuya