Descripción de la oferta
NEORIS ahora parte de EPAM es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, con más de 20 años de experiencia como Socios Digitales de algunas de las compañías más importantes del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con una cultura multicultural y de startup donde fomentamos la innovación, el aprendizaje continuo y la generación de soluciones de alto impacto para nuestros clientes.
Ubicación: Málaga – Modalidad híbrida (3 días onsite por semana)
Buscamos un perfil Data Ops / Analytics Engineer con entre 1 y 2 años de experiencia para integrarse en un entorno profesional orientado al uso avanzado de datos y analítica. La posición combina trabajo técnico en transformación y modelado de datos con una comprensión funcional del consumo de información por modelos analíticos y procesos automatizados.
La persona seleccionada será clave en la preparación, estructuración y mantenimiento de datos de alta calidad que soporten iniciativas de analítica avanzada e inteligencia artificial.
Principales responsabilidades:
Desarrollar y mantener procesos ETL/ELT productivos utilizando Python y SQL.
Integrar y consolidar datos provenientes de múltiples fuentes, garantizando coherencia y consistencia.
Implementar procesos de limpieza, normalización y unificación de datos.
Diseñar y mantener modelos de datos relacionales y estructuras normalizadas.
Construir datasets y tablas analíticas optimizadas para su consumo por modelos de inteligencia artificial.
Implementar controles básicos de calidad del dato y documentar transformaciones, reglas de negocio y estructuras de datos.
Requerimientos:
Excluyentes:
Entre 1 y 4 años de experiencia en roles de Data Ops, Analytics Engineering o similares.
Conocimientos sólidos de Python aplicado a tratamiento y transformación de datos.
Dominio avanzado de SQL (joins complejos, agregaciones, subqueries, funciones de ventana).
Experiencia en desarrollo y mantenimiento de procesos ETL en entornos productivos.
Conocimientos de modelado de datos relacional y normalización.
Experiencia trabajando con volúmenes de datos medios o grandes.
Manejo de sistemas de control de versiones (Git).
Comprensión conceptual de modelos de machine learning (variables explicativas, variable objetivo, ventanas temporales y su relación con la calidad del dato).
Deseables:
Conocimiento de arquitecturas analíticas (Data Lake, Data Warehouse).
Experiencia con herramientas de orquestación de procesos de datos.
Familiaridad con formatos de datos analíticos.
Conocimientos básicos de entornos cloud o plataformas de datos distribuidos.
Entendimiento del ciclo de vida de soluciones analíticas en producción.
Ofrecemos:
Contrato indefinido con salario competitivo
Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto.
Plan de carrera personalizado y formación continua (certificaciones, inglés, etc.).
Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
Beneficios sociales adaptados a tus necesidades
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