Data Engineer

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.

 

¿Qué vas a hacer?

• 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.

 

¿Qué buscamos?

• 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.

 

Nice to have

• 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.

 

Sobre Nimble Gravity

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.