Data Engineer

Acerca de GBM

En GBM estamos seguros de que invertir es la única forma de conseguir libertad y un mejor futuro, y somos orgullosamente uno de los principales promotores de inversión a nivel nacional e internacional. Trabajamos día a día para crear las mejores soluciones institucionales y empresariales y, además, para construir de la mano de todos nuestros expertos la plataforma de inversión que va a cambiar la realidad de millones de personas al ofrecerles acceso a la inversión de manera segura, inteligente y simple.

Somos una organización de gestión de patrimonio y activos y banca privada con 40 años de experiencia, inversión digital innovadora y productos de ahorro. Nuestra misión es permitir vidas significativas a través de soluciones financieras inteligentes.

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• México, Ciudad de México, Santa Fe
  
• Full time job
  

Objetivo

El rol de Data Engineer IV tiene como objetivo diseñar, construir y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan integrar, transformar y disponibilizar información de forma confiable, escalable y eficiente, con especial enfoque en el uso de bases de datos de grafos como Neo4j y consultas mediante Cypher.

La persona en este rol participará en el desarrollo de pipelines, modelos de datos y estructuras analíticas que ayuden a representar relaciones complejas entre entidades, habilitando casos de uso de negocio, análisis avanzado y toma de decisiones basada en datos.

Se espera que colabore con equipos técnicos y de negocio para entender necesidades, proponer soluciones de datos y asegurar buenas prácticas de calidad, performance, documentación y mantenibilidad.

Funciones principales

El Data Engineer IV será responsable de desarrollar, mantener y optimizar soluciones de datos que permitan integrar, transformar, modelar y disponibilizar información confiable para consumo analítico y operativo.

Responsabilidades del día a día

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• Diseñar, desarrollar, probar y mantener procesos ETL/ELT que integren información desde fuentes transaccionales, operativas, legacy o externas hacia capas de Data Lake, Data Warehouse o plataformas analíticas.
  
• Diseñar e implementar modelos dimensionales, incluyendo tablas de hechos, dimensiones, catálogos, relaciones y agregados.
  
• Contribuir al diseño de modelos de datos orientados a grafos, particularmente en Neo4j, cuando el caso de uso requiera representar relaciones complejas entre entidades.
  
• Analizar estructuras de origen, entender reglas de negocio, mapear campos, aplicar transformaciones y asegurar conciliación entre sistemas fuente y modelos destino.
  
• Crear y mantener diccionarios de datos, linaje técnico, reglas de transformación, definiciones de columnas, fuentes de origen y criterios de uso de los modelos desarrollados.
  
• Documentar nodos, relaciones, propiedades y consultas cuando se desarrollen soluciones en bases de datos de grafos.
  
• Asegurar que tablas, vistas, columnas, llaves y campos de control cumplan con estándares corporativos de nomenclatura, trazabilidad y gobierno de datos.
  
• Implementar controles de calidad, reglas de completitud, unicidad, consistencia, reconciliación y monitoreo.
  
• Asegurar integridad de relaciones y consistencia en modelos de datos en grafo.
  
• Identificar oportunidades de mejora en tiempos de ejecución, costos de procesamiento, diseño físico de tablas, particionamiento, consultas SQL, jobs distribuidos y cargas incrementales.
  
• Optimizar consultas Cypher y estructuras en Neo4j para mejorar tiempos de respuesta, escalabilidad y mantenibilidad.
  
• Investigar, diagnosticar y corregir fallas en pipelines, inconsistencias de datos, problemas de disponibilidad o errores derivados de cambios en fuentes de origen.
  
• Trabajar con analistas, científicos de datos, dueños de producto, negocio, arquitectura, gobierno de datos y otros equipos técnicos.
  
• Participar en revisiones de código, pruebas, versionamiento, despliegues y controles de cambios.
  

Responsabilidades estratégicas

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• Habilitar dominios analíticos bien modelados, documentados y reutilizables para que los equipos de negocio tomen decisiones con información consistente, trazable y oportuna.
  
• Identificar objetos legacy, pipelines frágiles, transformaciones duplicadas o estructuras poco gobernadas, y proponer mejoras progresivas.
  
• Aplicar y promover buenas prácticas de modelado, nomenclatura, documentación, calidad y versionamiento.
  
• Diseñar procesos resilientes, observables y monitoreables que reduzcan incidencias y mejoren la disponibilidad de información.
  
• Traducir problemas de negocio en modelos y pipelines sostenibles, evitando soluciones aisladas o d