Data Engineer Customer Operations

Data Engineer

Customer Operations · MAS Analytics

En MAS Analytics aseguramos que las soluciones de datos e IA que entregamos a nuestros clientes operen y evolucionen de manera confiable.

Buscamos un/a Data Engineer que se sume al equipo de Customer Operations, con un enfoque técnico en integración de datos, automatización, operación de plataformas y evolución de soluciones de datos, BI e IA. Participará tanto en nuevos desarrollos y pruebas de concepto como en la resolución de problemas y mejora continua de soluciones existentes, con acompañamiento técnico y autonomía progresiva según su experiencia.



Principales funciones

Desarrollar y mantener soluciones de datos, BI e IA, incluyendo procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL/ELT), modelos semánticos, reportes y componentes de IA aplicada, utilizando SQL, Python y herramientas como Microsoft Fabric, Power BI y Azure.
Implementar integraciones entre bases de datos, archivos, APIs y otros sistemas, siguiendo los diseños y estándares técnicos definidos.
Desarrollar scripts y automatizaciones para reducir tareas manuales y mejorar la operación de las soluciones.
Participar en el diseño y desarrollo de pruebas de concepto (POCs) para explorar nuevas soluciones, como automatizaciones, agentes de IA e integraciones. Probar su viabilidad técnica y documentar resultados para su eventual implementación.
Monitorear procesos y servicios, investigar errores y resolver incidencias técnicas, escalando oportunamente los problemas de mayor complejidad.
Apoyar migraciones hacia entornos cloud y mejoras de rendimiento, estabilidad y uso eficiente de recursos.
Implementar pruebas y validaciones de calidad de datos, documentar cambios y mantener procedimientos de operación y recuperación.
Trabajar con consultores y arquitectos para comprender requerimientos, implementar soluciones y comunicar avances, riesgos y bloqueos.
Requisitos

Formación en Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería Informática, Computación, carreras afines o experiencia práctica equivalente.
Manejo de SQL para consultar y transformar datos, incluyendo joins, agrupaciones y trabajo con bases de datos relacionales.
Conocimientos de Python aplicados a manipulación de datos, scripting y automatización.
Comprensión de procesos ETL/ELT y fundamentos de integración y almacenamiento de datos.
Deseable: experiencia académica o laboral con Microsoft Fabric, Azure, Power BI, notebooks, pipelines, Git o consumo de APIs.
Deseable: experiencia en proyectos o prototipos de automatización, IA generativa o agentes.
Se consideran prácticas profesionales y proyectos académicos o personales como experiencia relevante. No se requiere dominar todas las herramientas mencionadas.
Perfil buscado

Curiosidad técnica y disposición para aprender, experimentar y desarrollar soluciones de datos, BI e IA.
Capacidad analítica para investigar problemas y proponer soluciones, combinando desarrollo con soporte y mejora continua.
Orden y responsabilidad para ejecutar tareas, realizar pruebas y documentar el trabajo.
Comunicación clara y trabajo colaborativo, informando avances y bloqueos y pidiendo apoyo oportunamente.