Endeavor es la comunidad de emprendimiento más grande y prestigiosa del mundo. Con oficinas en +45 países en el mundo. Nuestros +1,500 emprendedores incluyen +50 unicornios que confían en la red incomparable de mentores, inversores y consejeros de élite para impulsar su crecimiento exponencial.

Nuestra creencia: los emprendedores de alto impacto transforman economías, culturas y sociedades.

Lo que hacemos: potenciamos a nuestros Emprendedores Endeavor con mentores, inversiones y conexiones estratégicas para escalar juntos.

El o la candidata ideal

Estamos buscando un/a Ingeniero de Datos para unirse a nuestro equipo de Datos. Este rol es crucial para mejorar nuestra inteligencia organizacional y eficiencia a través de la implementación y gestión de nuestro data warehouse. Los objetivos principales incluyen optimizar y automatizar procesos, utilizar tecnología avanzada para promover la gestión del conocimiento en toda la organización. Reportando a la Head de Datos, este rol actuará como enlace principal entre los equipos, apoyando la adopción, construcción, fiabilidad y capacitación en nuestras plataformas de datos.

Responsabilidades Clave

1. Automatización de Procesos y Workflows: Diseñar, desarrollar y optimizar procesos ETL/ELT automatizados para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos en entornos de análisis, dashboards y data pipelines escalables, asegurando eficiencia, fiabilidad y calidad en el procesamiento de la información.
2. Gestión del Data Warehouse alineado a la estratégia global: Diseñar, implementar y mantener la arquitectura del data warehouse, asegurando escalabilidad, rendimiento y disponibilidad.
3. Consumo y Procesamiento de Datos desde APIs: Desarrollar e implementar integraciones eficientes para consumir datos desde APIs externas e internas, garantizando su disponibilidad y calidad.
4. Optimización y Orquestación de Ingesta de Datos: Mejorar los procesos de extracción y carga de datos, reduciendo tiempos de procesamiento y costos operativos.
5. Liderar la documentación Técnica y Mejores Prácticas: Liderar los esfuerzos del equipo encargado de documentar de manera clara y estructurada las implementaciones técnicas, decisiones de arquitectura y procesos de datos.
6. Asegurar Calidad y Seguridad de los Datos: Implementar estrategias de validación, limpieza y gobernanza de datos para garantizar la confiabilidad y seguridad de la información.
7. Colaboración Estratégica en Datos: Apoyar la estrategia de datos de la empresa, trabajando de la mano con equipos internos y externos para desarrollar soluciones escalables y alineadas con los objetivos del negocio.
8. Monitoreo y Reporte del Rendimiento: Evaluar el estado del proyecto, medir el rendimiento del data warehouse e identificar oportunidades de mejora.

Habilidades Requeridas

1. Dominio y experiencia trabajando con Python y SQL: Experiencia en desarrollo de ETL/ELT, automatización y optimización de consultas en entornos de bases de datos relacionales y no relacionales.
2. +4 años de experiencia en ingeniería de datos, data pipelines, automatización y optimización de procesos de datos en entornos de producción.
3. Experiencia avanzada en Salesforce y su integración con ecosistemas de datos.
4. Sólida formación técnica: Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Datos, Sistemas o un campo relacionado.
5. Gestión eficiente de proyectos de datos: Capacidad para priorizar y manejar múltiples proyectos simultáneamente en un entorno dinámico, asegurando entregables de alto impacto.
6. Habilidades analíticas y de resolución de problemas: Experiencia diseñando y optimizando procesos de datos para mejorar rendimiento, escalabilidad y eficiencia operativa.
7. Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales: Capacidad para colaborar con equipos multidisciplinarios, comunicar ideas complejas de manera efectiva y trabajar con stakeholders internos y externos.
8. Experiencia en desarrollo y gestión de data warehouses: Diseño, optimización e implementación de arquitecturas escalables con herramientas modernas.

Deseable

• Familiarización con estándares y regulaciones de seguridad de datos. Como por ejemplo: ISO 27001, GDPR, SOC 2, u otras buenas prácticas en gobernanza de datos.
• Certificaciones en tecnologías cloud y plataformas de datos como Snowflake, Salesforce, o Databricks.
• Experiencia trabajando con herramientas de orquestación de datos como Apache Airflow, Dagster o Prefect.
• Conocimiento de arquitecturas serverless y event-driven para ingesta y procesamiento de datos en tiempo real.
• Familiaridad con herramientas de data cataloging y gobernanza como Apache Atlas, DataHub, o Collibra.