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Colombia
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Colombia (Remote)
En Nimble Gravity estamos buscando un/a Ingeniero de Datos para sumarse a un proyecto de analítica de comportamiento de clientes, trabajando directamente con stakeholders técnicos y de negocio.
Buscamos a alguien que vaya más allá de construir pipelines o mover datos: una persona capaz de entender el contexto de negocio, validar reglas funcionales y transformar grandes volúmenes de datos transaccionales en estructuras e indicadores confiables y accionables.
Vas a trabajar en el diseño y evolución de un motor analítico orientado a segmentación de clientes, detección de anomalías y generación de triggers basados en comportamiento real de uso y consumo.
Diseñar, construir y mantener estructuras de datos para casos de uso analíticos relacionados con comportamiento, consumo y gasto de clientes.
Construir y optimizar pipelines ETL/ELT robustos y escalables para calcular indicadores y métricas de negocio.
Trabajar directamente con usuarios funcionales y técnicos para entender requerimientos y traducir reglas de negocio en lógica de datos.
Desarrollar lógica para detectar anomalías y comportamientos atípicos de gasto en distintos niveles de agregación.
Implementar y automatizar triggers basados en reglas de negocio y datos reales de uso.
Diseñar controles de calidad, monitoreo y validaciones que aseguren la confiabilidad y disponibilidad de los datos.
Modelar datos para casos de uso analíticos, segmentación y reporting.
Colaborar con perfiles de Data Science en la definición y construcción de features para clasificación y segmentación de clientes.
Documentar arquitectura, modelos y pipelines para facilitar su mantenimiento y evolución.
Participar activamente en ceremonias ágiles y trabajar sobre un backlog que evoluciona sprint a sprint junto al equipo y al cliente.
Asegurar que las soluciones desarrolladas cumplan con los estándares tecnológicos y de arquitectura definidos para el proyecto.
4+ años de experiencia como Data Engineer o en posiciones similares.
Dominio avanzado de SQL, incluyendo consultas complejas sobre grandes volúmenes de datos.
Experiencia sólida con Python para procesamiento y automatización de datos.
Experiencia trabajando con PySpark y/o pandas.
Experiencia diseñando y construyendo pipelines ETL/ELT en ambientes productivos.
Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido como Spark/Hadoop y/o data warehouses cloud como BigQuery, Snowflake, Redshift o Synapse.
Conocimientos sólidos de modelado de datos analítico, incluyendo modelos dimensionales y tablas agregadas.
Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow o equivalentes.
Experiencia trabajando con Git y metodologías ágiles.
Capacidad para comprender, analizar y validar datos transaccionales y reglas de negocio, no solamente implementar transformaciones técnicas.
Buen nivel de comunicación para interactuar directamente con stakeholders técnicos y no técnicos.
Autonomía para trabajar en entornos dinámicos, con prioridades que pueden evolucionar sprint a sprint.
Experiencia previa en banca, fintech o servicios financieros.
Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos transaccionales financieros.
Conocimiento de técnicas de detección de anomalías, ya sea mediante estadística, clustering o reglas de negocio.
Experiencia en proyectos de analítica de comportamiento, consumo o segmentación de clientes.
Nimble Gravity es un equipo de amantes de las actividades al aire libre, buscadores de adrenalina y profesionales con amplia experiencia impulsando el crecimiento de organizaciones. Nos apasiona resolver problemas complejos y creemos que los datos adecuados pueden transformar y acelerar el crecimiento de cualquier organización.
Nimble Gravity es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y considera a todas las personas postulantes sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, nacionalidad, edad, discapacidad, información genética o cualquier otra condición protegida por las leyes federales, estatales o locales aplicables.
Consideramos a todas las personas calificadas para nuestras oportunidades laborales.