Ingeniero de Datos - Sector Financiero/Bancario

Como Ingeniero de Datos en esta empresa del sector financiero, serás responsable de diseñar y desarrollar soluciones de datos alineadas con la Arquitectura de Datos. Esto incluye la creación y optimización de ETLs y APIs, la implementación de estrategias de testing, y la propuesta de mejoras continuas en procesos y productos. También tendrás que resolver incidencias técnicas y documentar soluciones, además de mentorizar a los nuevos miembros del equipo.

Para ser un Ingeniero de Datos en nuestra empresa en el sector bancario, necesitas tener habilidades en bases de datos relacionales y NoSQL, así como en el diseño de Datawarehouses y Datalakes. También deberías estar familiarizado con el procesamiento distribuido y el desarrollo en Python, Scala o Java. Certificaciones en AWS o Azure y experiencia con arquitecturas modernas como Data Mesh son altamente valoradas.

Ofrecemos un entorno de trabajo ágil y colaborativo en Quito, Ecuador. Como Ingeniero de Datos, te unirás a un equipo increíble donde podrás trabajar en proyectos desafiantes en el sector financiero. La posición es híbrida, permitiéndote equilibrar tanto el trabajo en la oficina como el trabajo remoto.

En esta posición, el Ingeniero de Datos trabajará con herramientas y tecnologías como Apache Spark, Kafka, Flink, Hadoop y HDFS. También utilizarás servicios en la nube como AWS, Azure y GCP, y estarás programando principalmente en Python, Scala o Java.

Como Ingeniero de Datos en nuestra empresa, tendrás muchas oportunidades de crecimiento profesional. Ofrecemos entrenamiento continuo y la posibilidad de trabajar junto a algunos de los ingenieros de software más talentosos de América Latina y EE.UU. También se valora la mentoría de nuevos miembros del equipo, lo que te brinda la oportunidad de mejorar tus habilidades de liderazgo.

Al responder a esta pregunta, es importante hablar de tus proyectos específicos donde utilizaste tanto bases de datos relacionales como NoSQL. Presenta ejemplos de cómo optimizaste consultas o modelaste datos, destacando los beneficios que trajeron esos cambios al rendimiento del sistema.

En tu respuesta, menciona el enfoque que tomaste para integrar DataOps en proyectos anteriores. Explica cómo mejoraste la eficiencia y la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, y comparte ejemplos de herramientas específicas que has utilizado en ese proceso.

Comparte tu metodología de diseño al crear un Data Warehouse o un Data Lake. Describe tus consideraciones sobre los requerimientos de los usuarios, la estructura de los datos y cómo aseguraste la calidad y el rendimiento en tu diseño.

Habla sobre tu experiencia con Python, Scala o Java y por qué prefieres usar ciertos lenguajes en diferentes contextos. Explica cómo cada lenguaje se ha adaptado a las necesidades de tus proyectos en el pasado.

Cuando respondas, desalienta una respuesta general y más bien comparte un ejemplo específico de una ETL que optimizaste. Habla sobre las estrategias técnicas que implementaste para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

Menciona las fuentes que utilizas, como blogs, conferencias o cursos en línea, y proporciona ejemplos de cómo has aplicado aprendizajes recientes a tu trabajo. Esto mostrará tu compromiso con el crecimiento profesional y la innovación.

Describe tu experiencia en equipos ágiles, resaltando tu rol y las metodologías específicas que utilizaste, como Scrum o Kanban. Destaca cómo contribuiste al éxito del equipo en términos de colaboración y entrega de resultados.

Comparte un ejemplo específico de un desafío técnico significativo que encontraste. Explica la naturaleza del problema, los pasos que tomaste para investigar y resolverlo, y los resultados positivos que lograste a través de tu solución.

Aquí deberías explicar cómo implementaste, automatizaste y optimizaste el proceso de integración y entrega continua en el contexto de proyectos de datos. Comparte herramientas que utilizaste, como Jenkins o Git, y el impacto que tuvo en tu flujo de trabajo.

Habla sobre tu enfoque para la mentoría, incluyendo cómo ofrecerías apoyo en el aprendizaje de herramientas y tecnologías, así como fomentar las mejores prácticas. Comparte ejemplos de tu experiencia previa mentorando a otros en su desarrollo profesional.