Identificar nuevas oportunidades de negocio mediante el análisis y la explotación de los datos de la compañía.
Diseñar, desarrollar y optimizar pipelines ETL para extraer, transformar y cargar datos procedentes de múltiples fuentes.
Evaluar la calidad, precisión y fiabilidad de los datos, así como mejorar los procesos de recopilación y automatización.
Desarrollar modelos de datos y algoritmos para obtener información de valor a partir de grandes conjuntos de datos.
Colaborar con equipos de desarrollo, bases de datos, arquitectura y DevOps para implementar soluciones automatizadas y procesos MLOps.
Monitorizar el rendimiento de los modelos y garantizar la calidad y precisión de los datos.
Trabajar con los equipos de negocio, producto digital y analítica para identificar oportunidades de optimización y mejora continua.
Comunicar resultados, propuestas y incentivos de las soluciones desarrolladas a los diferentes interlocutores.
Impulsa la transformación del dato en soluciones que mejoren el negocio.
Desarrolla pipelines eficientes y convierte grandes volúmenes de datos en valor.
Formación universitaria en Ciencia de Datos, Informática, Estadística o disciplinas relacionadas.
Experiencia en ingeniería de datos y trabajo con grandes volúmenes de información.
Sólidos conocimientos de Python y T-SQL para la manipulación y el análisis de datos.
Experiencia en el desarrollo y la optimización de pipelines ETL.
Conocimientos de arquitecturas de datos y técnicas de exploración y validación de información.
Capacidad analítica y de resolución de problemas, con orientación a la mejora continua.
Buenas habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con equipos multidisciplinares.
Nivel alto de inglés, tanto hablado como escrito.
Se valorará positivamente:
Experiencia con Azure Databricks y Azure Data Factory.
Conocimientos de MLflow y procesos MLOps.
Conocimientos de técnicas de Machine Learning, como clustering, árboles de decisión y rede
📌 Data Engineer, 100% En remoto (España)
🏢 Michael Page
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