Data Engineer
Strategy & Consulting | Data Engineering
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Acerca del Rol
Un perfil de Data Engineering tiene conocimiento en diseño e implementación de ETLs escalables, data quality checks, uso de AWS/Azure/GCP y modelos de machine learning (no excluyente).
Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde la adquisición y extracción de datos desde diferentes fuentes, su validación, manipulación, limpieza y transformación, hasta la obtención de un modelo de datos que satisfaga las necesidades del cliente. La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es clave para generar engagement con el cliente.
Summary:
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Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
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Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
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Desarrollo e implementaciĂłn de data quality checks
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¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional
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Profesional de carreras afines: Sistemas, ComputaciĂłn, InformĂĄtica, o graduados de otras carreras con MaestrĂas afines.
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Persona con experiencia resolviendo problemas de datos a través del diseño e implementación de pipelines y arquitecturas de datos escalables.
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Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles mås junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas.
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ÂżQuĂ© desafĂos te esperan?
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Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al anĂĄlisis de datos.
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TrabajarĂĄ con expertos de distintas ĂĄreas como Data Science, optimizaciĂłn, Machine Learning, simulaciĂłn, UX, etc.
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Diseñar e implementar ETLs escalables y pipelines de datos robustos que garanticen la disponibilidad y calidad de los datos.
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Desarrollar e implementar data quality checks para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos.
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Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas, considerando los datos disponibles y el impacto sobre el modelo existente.
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Trabajar con distintas fuentes de datos, realizando operaciones de validaciĂłn, limpieza y transformaciĂłn para habilitar su uso en modelos analĂticos o de ML.
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Liderar a un equipo de perfiles mås junior, dividiendo tareas, tomando decisiones sobre modelado y siendo un referente técnico para el equipo.
Lo que te harĂĄ exitoso â Requisitos:
Must Have
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Experiencia en alguna de las nubes principales: AWS o Azure (Preferiblemente). (Excluyente)
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Dominio de SQL (Intermedio/Avanzado). (Excluyente)
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Dominio de Python y PySpark (Intermedio/Avanzado), también es valorado conocimiento en otros lenguajes de programacion como Java, C#, etc. (Excluyente)
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Inglés nivel Professional. (Excluyente)
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Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
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Experiencia en herramientas como DBT, Airflow, etc.
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Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
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Desarrollo e implementaciĂłn de data quality checks.
Nice To Have
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Diseño y creación de agentes de IA y/o soluciones usando LLM.
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Manejo de librerĂas para exploraciĂłn y visualizaciĂłn de datos: pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn o Pandas Profiling.
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Conocimiento de modelos de Machine Learning: ĂĄrbol de decisiĂłn, RegresiĂłn LogĂstica, LGBM, SVM, Redes Neuronales, Clustering.
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Conocimientos del proceso de desarrollo de un modelo: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento, limpieza, validaciĂłn, anĂĄlisis y explicaciĂłn de resultados (Avanzado).
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EN ACCENTURE, LA IGUALDAD IMPULSA LA INNOVACIĂN
ÂżSabĂas que Accenture fue elegida la compañĂa mĂĄs diversa e inclusiva del mundo? Creemos que la fuerza laboral del futuro es una fuerza igualitaria para todos.
Todas las decisiones referidas al proceso de selecciĂłn de empleo se tomarĂĄn sin hacer distinciĂłn, exclusiĂłn o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, gĂ©nero, orientaciĂłn sexual, discapacidad, edad, religiĂłn, opiniĂłn polĂtica o sindical, nacionalidad u origen socioeconĂłmico ni ninguna otra prevista en la legislaciĂłn vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.
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