OBJETIVO DEL CARGO

Liderar proyectos de análisis de datos, diseñando, desarrollando, y proponer la infraestructura de datos para implementar este tipo de proyectos, validando el origen de los datos, garantizando la accesibilidad, calidad, seguridad y disponibilidad de la información. El cargo participa en la planificación e implementación de proyectos del tipo Datawarehouse, analítica avanzada, inteligencia de negocios (BI) y soluciones de inteligencia artificial (AI), colaborando con equipos técnicos y funcionales para transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones.

FUNCIONES PRINCIPALES

1. Arquitectura y proyectos de datos
   - Liderar la planificación e implementación de proyectos de Datawarehouse, Data Lake y analítica avanzada.
   - Diseñar arquitecturas de datos escalables, seguras y orientadas a la calidad, incluyendo flujos de integración, reglas de validación y modelos de almacenamiento.
   - Implementar metodologías modernas para automatización de procesos de datos en entornos locales y en la nube.
   
2. Integración, transformación y procesamiento de datos (ETL/ELT)
   - Diseñar, implementar y optimizar procesos de integración y transformación de datos, asegurando consistencia, trazabilidad, linaje y calidad.
   - Automatizar pipelines de datos y monitorear métricas de rendimiento, identificando oportunidades de mejora.
   - Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para extraer información relevante que apoye decisiones estratégicas.
   
3. Modelamiento de datos e inteligencia analítica
   - Modelar bases de datos para soluciones BI y AI (modelos en estrella, copo de nieve, particionado).
   -Desarrollar modelos de lógica de datos y estructuras unificadas que integren múltiples fuentes.
   -Implementar procesos OLAP y optimizar consultas para análisis institucionales.
   
4. Administración de plataformas y herramientas tecnológicas
   - Diseñar, desarrollar y mantener software, scripts y herramientas especializadas de procesamiento de datos.
   - Operar y monitorear la arquitectura tecnológica que soporta los sistemas de datos institucionales.
   - Aplicar estándares, mejores prácticas y normas técnicas de ingeniería de datos.
   
5. Gobernanza, seguridad y calidad de datos
   - Implementar políticas de acceso, seguridad y protección de datos, incluyendo mecanismos de control, encriptación y autenticación.
   - Gestionar mecanismos de trazabilidad, linaje automatizado y observabilidad de datos.
   - Identificar riesgos operacionales, regulatorios y de cumplimiento asociados a datos e implementar controles preventivos.
   
6. Documentación, innovación y soporte técnico
   - Mantener documentación actualizada de procesos, instructivos e informes de operación.
   - Participar en pruebas de concepto (PoC) de nuevas tecnologías.
   - Proporcionar asesoría técnica al equipo y apoyo especializado a áreas internas.
   Identificar necesidades técnicas y proponer mejoras en procesos y plataformas.

REQUISITOS LEGALES
Título profesional de una carrera de, a lo menos, 10 semestres de duración y 2 años de experiencia profesional, como mínimo,
Título profesional de una carrera de, a lo menos, 8 semestres de duración y 5 años de experiencia profesional, como mínimo.

REQUISITOS DESEABLES
Título Profesional de Ingeniero Civil o Ejecución en Computación e Informática u otros títulos profesionales atingentes a tecnologías de la Información.
Deseable magíster, diplomado o curso relacionado con Administración de Bases de Datos, Ciencia de Datos, big data, machine learning, datalake, analítica de datos, Ingeniería de la Información, o inteligencia artificial.

ESPECIALIZACIÓN Y CONOCIMIENTOS

Arquitectura y Modelamiento de Datos
Diseño de arquitecturas de datos para Datawarehouse, Data Lake y Lakehouse.

Modelamiento dimensional y estructuración de datos para BI, analítica avanzada y ML.
Manejo de modelos en estrella, copo de nieve, particionamiento y almacenamiento columnar.

Integración y Procesamiento de Datos (ETL/ELT)

Desarrollo y automatización de pipelines de datos (ETL/ELT) en entornos on-premise y cloud.
Uso de herramientas como AWS Glue, Airflow, dbt u otras tecnologías de integración.
Aplicación de prácticas de calidad de datos, validación, linaje y trazabilidad.

Analítica y Machine Learning

Conocimientos en preparación de datos, modelos predictivos y soporte a ciclos MLOps.
Manejo de Python para análisis y modelado (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

Bases de Datos y Rendimiento

Dominio avanzado de SQL y optimización de consultas.
Experiencia principalmente con PostgreSQL.
Diseño de estructuras eficientes para analítica y consultas de alto rendimiento.

Cloud, Automatización y DevOps

Experiencia con servicios de datos en AWS (RDS, Redshift, S3, Athena).
Conocimientos en contenedores (Docker), orquestación (Kubernetes) y CI/CD.
Deseable experiencia en Big Data (Spark, Kafka) e infraestructura como código.

Seguridad y Gobernanza

Gestión de accesos, encriptación y auditoría de datos (RBAC, MFA, KMS).
Conocimientos en gobernanza, metadatos y buenas prácticas de manejo responsable de información.

BI y Visualización

Experiencia con herramientas como Power BI, Tableau o QuickSight.
Diseño de modelos semánticos y visualizaciones para apoyo a decisiones.

Deseable 3 años de experiencia laboral similar en áreas y en materias afines a las funciones del cargo, específicamente en herramientas de analítica de datos, en los últimos 10 años (entre el año 2015 y el 2025). 

Documentación a adjuntar
Para avanzar en el proceso, te pedimos subir en un solo documento (PDF) los siguientes antecedentes:

Copia de tu título profesional (Ingeniería Civil o de Ejecución en Computación e Informática, u otros títulos atingentes a TI).
Certificados de magíster, diplomados y/o cursos relacionados con Bases de Datos, Ciencia de Datos, Big Data, Machine Learning, Datalake, Analítica de Datos, Ingeniería de la Información o Inteligencia Artificial (si aplica).
Carta que acredite tu antigüedad laboral.