MISIÓN DEL PUESTO Diseñar, automatizar y mantener procesos de reportería e inteligencia de negocio, garantizando la disponibilidad de información crítica de manera oportuna, estructurada y confiable. Liderar la coordinación con actores clave para alinear soluciones técnicas con los objetivos estratégicos del área.

RESPONSABILIDADES

1. Diseño y Mantenimiento de Procesos ETL/ELT: Desarrollar procesos de integración y modelado de datos (ETL) desde fuentes diversas (ERP, SQL, APIs, etc.), asegurando consistencia, trazabilidad y gobernanza técnica. Modelar datos para su análisis en plataformas BI (ej. Power BI).
2. Construcción de Dashboards y Reporteria: Crear y actualizar dashboards alineados con KPIs del negocio, priorizando claridad visual, actualización automática y usabilidad para la toma de decisiones.
3. Automatización de Procesos: Programar scripts (Python, SQL) para automatizar flujos de datos y generación de reportes, eliminando tareas manuales.
4. Liderazgo en Proyectos: Coordinar con proveedores externos, áreas TI y equipos internos para gestionar plazos, entregables y requerimientos técnicos.
5. Validación y Calidad de Datos: Asegurar la confiabilidad de fuentes, aplicar reglas de negocio y validar métricas antes de publicar visualizaciones.
6. Documentación Técnica: Mantener registros de procesos, modelos de datos y estructuras de reportes para garantizar continuidad operativa.

REQUISITOS

• Educación: Titulado en Ingeniería Informática, Sistemas, Data Science o afines.
• Experiencia: 3+ años en roles similares (Data Engineering, BI, ETL).
• Habilidades Técnicas:
  Dominio avanzado en: Herramientas BI: Power BI (diseño de dashboards, DAX, actualizaciones automáticas).
  Bases de datos: SQL Server, PostgreSQL, MySQL (optimización de consultas, modelado).
  Lenguajes: Python (librerías como pandas, numpy, matplotlib), SQL avanzado.
  ETL: Power Query, Azure Data Factory o similares.
  Excel avanzado (macros, tablas dinámicas, Power Pivot).
  Conocimientos en: Lógica de programación y estructuración de datos. Automatización de procesos (buenas prácticas, eficiencia). Validación y calidad de datos (detección de inconsistencias, reglas de negocio). Documentación técnica y trazabilidad de procesos. Metodologías ágiles (Scrum, Kanban – deseable).