Especialista Sr. En Gestión De Datos Y Business Intelligence

Nos encontramos en la búsqueda de un Especialista Sr. en Gestión de Datos y Business Intelligence para diseñar, desarrollar y mantener las soluciones necesarias para ejecutar la estrategia integral de gestión de datos de la empresa, incorporando prácticas del marco DAMA-DMBOK, analítica avanzada y automatización. Asegurar la integridad, calidad, disponibilidad y seguridad de la información, habilitando reportes, modelos y herramientas de Business Intelligence (BI) que soporten la toma de decisiones estratégicas. Objetivos Principales Diseñar, arma y entregar los modelos, pipelines, reportes base y dashboards base para que los analistas juniors los consuman, mantengan y exploten. Asegurar la calidad, consistencia y cumplimiento normativo (protección de datos personales y privacidad). Administrar la arquitectura de datos y su integración con ERP, POS y plataformas BI. Promover el uso estratégico de datos para eficiencia operativa y crecimiento del negocio. Actividades Implementar y dar seguimiento a las políticas, normas y estándares de seguridad de la información vinculados a datos y BI, en coordinación con la Gerencia Corporativa de T.I. Evaluar, proponer e implementar tecnologías emergentes en BI, analítica y orquestación de datos que aporten valor al negocio. Participar en el diseño de planes de continuidad y recuperación ante desastres relacionados con las plataformas de datos (BD, ETL / ELT, BI). Definir y documentar lineamientos de modelado de datos, nomenclaturas, catálogos y diccionarios de datos para uso de todo el equipo de T.I. y analistas de negocio. Diseñar y desarrollar pipelines de datos (ETL / ELT) que integren información de ERP, POS, tiendas y otros sistemas hacia repositorios analíticos (DWH, datamarts). Crear y mantener modelos de datos, vistas, tablas y procesos en PostgreSQL para soportar reportes corporativos y análisis avanzados. Construir y publicar datasets, dashboards y reportes en herramientas de BI (Power BI / Tableau / Looker) para su consumo por analistas y áreas de negocio. Ejecutar y mejorar los procesos de respaldo, restauración y recuperación de bases de datos y artefactos críticos de datos. Monitorear y atender incidentes críticos de datos (inconsistencias, caídas de procesos, problemas de performance) y coordinar soluciones con Infraestructura y Desarrollo. Generar documentación técnica y operativa (diagramas, manuales, READMEs, diccionarios de datos) que permita a los Analistas Jr. de Datos consumir y explotar las soluciones desarrolladas. Colaborar con el Coordinador de Infraestructura para optimizar rendimiento, seguridad y disponibilidad de las plataformas de datos (on-premise y / o cloud). Requisitos Experiencia mínima de 4 años en desarrollo de software utilizando C#,PHP, Python, JavaScript, HTML y CSSBI moderno : Power BI, Tableau o Looker (mínimo una de ellas a nivel sólido). ETL / ELT Uso de Airflow (DAGs, operadores) y nociones de dbt (modelos SQL, tests, documentación). Base de datos Manejo avanzado de PostgreSQL (consultas complejas, índices, vistas materializadas, optimización de queries, uso de COPY y cargas masivas). Python intermedio–avanzado orientado a ingeniería de datos y automatización. Conocimientos en despliegue en cloud (AWS, Azure o GCP) y normas de seguridad en redes aplicadas a datos Dominio de sintaxis avanzada, estructuras de datos, comprensiones de listas y generadores. Uso de type hints y validación de datos (typing, pydantic u otros). Manejo robusto de excepciones y logging estructurado (logging). Configuración por entorno (.env, variables de entorno) y separación de ambientes. Empaquetado y gestión de entornos : venv / pyenv, pip o poetry; versionamiento semántico de proyectos. Procesamiento de datos con pandas y numpy. Lectura / escritura eficiente de CSV, Parquet, Excel (openpyxl, pyarrow, etc.). Conectividad y modelado en PostgreSQL usando psycopg2 / asyncpg y SQLAlchemy. Uso de COPY y estrategias de cargas masivas para grandes volúmenes de datos. Orquestación de flujos con Airflow (DAGs, scheduling, dependencias). Nociones de dbt modelos SQL, tests, documentación, fuentes. Optimización vectorización en pandas, profiling con cProfile, uso razonado de multiprocessing / multithreading y cuidado en el uso de memoria. #J-18808-Ljbffr