Propósito del cargo:
El Analista de Soporte de Datos ejecuta, mantiene y evoluciona procesos de datos en Databricks. Participa en la ingesta, transformación, validación e integración de información, combinando la continuidad de procesos productivos con la resolución de requerimientos de mayor complejidad y la traducción de reglas de negocio en soluciones de datos confiables y operables.
Responsabilidades del cargo:
1. Ejecutar y monitorear procesos recurrentes de carga, transformación, actualización y poblamiento de datos en Databricks.
2. Mantener y adaptar procesos ante cambios en fuentes, estructuras, campos, filtros o reglas de negocio.
3. Desarrollar nuevos procesos de preparación e integración utilizando SQL, Python y PySpark.
4. Construir datasets, bases y segmentos combinando múltiples fuentes, criterios y filtros de negocio.
5. Incorporar nuevas fuentes, realizando carga, perfilamiento, validación, transformación y normalización.
6. Procesar archivos de distintas fuentes, identificando inconsistencias y aplicando reglas de estandarización.
7. Ejecutar actualizaciones periódicas y apoyar el paso a producción, verificando resultados y dependencias.
8. Generar análisis, estadísticas e información para necesidades operacionales, comerciales, de producto y clientes.
9. Preparar información para procesos analíticos, aplicando controles de calidad y anonimización cuando corresponda.
10. Documentar procesos y criterios; coordinar actividades con otras áreas e impulsar automatización y mejora continua.
11. Identificar patrones de consumo y tendencias relevantes para las áreas de negocio.
12. Elaborar métricas que permitan medir calidad, disponibilidad y uso de los servicios
13. Administrar responsablemente información sensible y confidencial de personas.
14. Mantener trazabilidad de los procesos ejecutados sobre información de clientes y consumidores.
15. Ejecutar y monitorear procesos recurrentes de carga, transformación, actualización
16. Ejecutar procesos recurrentes de poblamiento de datos y prospectos en Databricks.
Calificaciones
- Educación: Profesional o técnico en Ingeniería Informática, Computación, Ciencias de Dato o disciplinas afines
- Experiencia: Experiencia en procesamiento, transformación e integración de datos y en operación de procesos de información. Experiencia práctica trabajando con Databricks y grandes volúmenes de datos.
- Conocimientos técnicos requeridos: Databricks; SQL; Python; PySpark; ETL/ELT; ingesta, transformación, validación y calidad de datos; manejo de archivos y estructuras de intercambio.
- Competencias: Pensamiento analítico; resolución de problemas y troubleshooting; atención al detalle; autonomía; orientación a la calidad; comprensión de reglas de negocio; organización; comunicación efectiva; colaboración con equipos técnicos y de negocio; adaptabilidad frente a cambios.
Nuestra singularidad es que celebramos eso que nos hace diferentes. La cultura y el personal de Experian son elementos diferenciadores clave. Nos tomamos muy en serio nuestra agenda de personas y nos centramos en lo que realmente importa: DEI, conciliación de la vida laboral y personal, desarrollo, autenticidad, compromiso, colaboración, bienestar, recompensa y reconocimiento, voluntariado... y la lista continúa. El sólido enfoque de Experian, en el que las personas son lo primero, ha sido premiado: Great Place To Work™ en 24 países, FORTUNE Best Companies to work y Glassdoor Best Places to Work (globalmente 4,4 estrellas), por nombrar algunos. Eche un vistazo a Experian Life en las redes sociales o a nuestro sitio de empleo para entender por qué.
Experian se enorgullece de ser una empresa que ofrece igualdad de oportunidades y acción positiva. La innovación es una parte fundamental del ADN y las prácticas de Experian, y la diversidad de nuestra fuerza laboral impulsa nuestro éxito. Todo el mundo puede tener éxito en Experian y aportar todo de sí independientemente de su género, etnia, religión, color, sexualidad, capacidad física o edad. Si tiene alguna discapacidad o necesidad especial que requiera adaptaciones, por favor háganoslo saber lo antes posible.