Data Developer (contrato a término por 1 año)
AI in this role
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BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.
Sobre el trabajo:
Estamos buscando un/a Data Developer para unirse a nuestro equipo y desempeñar un papel crucial en la operación, soporte y mantenimiento continuo (BAU) de nuestra plataforma de datos (Data Hub).
El/la candidato/a ideal contará con un perfil eminentemente técnico y analítico, enfocado en el mantenimiento operativo, el triaje de soluciones y la resolución de incidentes. Será responsable de garantizar la estabilidad de la plataforma mediante la revisión de fallos en jobs, la detección de problemas de calidad o integridad en los datos, la resolución de rupturas en esquemas/tablas y el monitoreo de cargas orquestadas en Control-M.
Responsabilidades:
Análisis:
- Identificar, diagnosticar y realizar el triaje de errores en los pipelines de datos para determinar la causa raíz de las fallas (insumos faltantes, cambios en datos, errores de código o problemas de infraestructura).
- Analizar cambios de esquema o de integridad en los datos y evaluar el impacto técnico en las tablas del Data Hub.
- Relevar y proponer soluciones técnicas ante incidentes recurrentes o desviaciones en la calidad de los datos.
- Colaborar con los equipos de Arquitectura, Seguridad y Desarrollo para coordinar la resolución de bloqueos técnicos.
Desarrollo:
- Corregir y ajustar procesos ETL / ELT existentes en Python y Spark para solventar problemas técnicos o cambios en las fuentes.
- Realizar ajustes y reparaciones en la modelización de la información ante rupturas de tablas o inconsistencias detectadas.
- Ejecutar la parametrización técnica de ingestas, asegurando la inclusión de validaciones críticas de control que frenen el proceso ante inconsistencias.
- Revisar el código de usuarios/desarrolladores priorizando su ejecución eficiente, legibilidad, versionado de notebooks y cumplimiento de pruebas unitarias previo a su salida a producción.
- Solicitar y supervisar la ejecución de corridas puntuales (One-Off) en producción y gestionar la automatización de jobs en Control-M.
Garantizar la calidad, el linaje y el gobierno de la nueva plataforma:
- Ejecutar y gestionar las reglas técnicas de calidad de datos en el Data Lake/Data Hub, identificando y eliminando duplicados o inconsistencias.
- Verificar periódicamente la integridad referencial y las desviaciones de calidad en el modelo de datos.
- Completar y actualizar la metadata en el Data Dictionary a nivel de objeto y campo, asegurando el cumplimiento de la nomenclatura (namings) definida por Arquitectura.
- Mantener la trazabilidad end-to-end (lineage) de los datos afectados por incidencias o cambios de estructura.
- Proporcionar acceso controlado y soporte temporal a usuarios de negocio o Data Owners para la validación ad-hoc de correcciones o ingestas.
Operativización:
- Operar, monitorear y atender alertas de los procesos en producción, QA y ventanas de ejecución.
- Planificar y ajustar la malla de jobs en Control-M garantizando que la carga de datos se ejecute en tiempo y forma.
- Velar por la disponibilidad de los datos y el correcto dimensionamiento de las tablas/almacenamiento en entornos Cloud.
- Proporcionar soporte técnico de nivel operativo ante dudas o incidentes reportados sobre la plataforma de datos.
Requisitos:
- Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Ciencia de Datos o carreras afines (o experiencia equivalente comprobable).
- Manejo sólido de Bases de Datos: Dominio avanzado de SQL (consultas complejas, optimización, diagnóstico de consultas, joins, agregaciones) y experiencia en modelado y estructura de datos (tablas, vistas, particionamiento).
- Plataformas Cloud: Experiencia práctica trabajando con arquitecturas e infraestructura de datos en la nube (AWS preferente).
- Lenguajes y Procesamiento: Experiencia técnica comprobable en Python y framework Spark / PySpark para manipulación y transformación de datos.
- Orquestación: Experiencia operando, monitoreando y/o planificando mallas de jobs en Control-M (altamente deseable).
- Triaje y Diagnóstico: Demostrada capacidad analítica para leer e interpretar logs de error, identificar fallas de datos/código y aplicar troubleshooting efectivo.
- Conocimiento de metodologías de versionado de código (Git/GitHub).
- Conocimiento de modelos de datos bancarios/financieros (preferible).
- Manejo de herramientas de ticketing y seguimiento como Jira (deseable).
Habilidades:
- Fuerte capacidad analítica y pensamiento lógico para resolver problemas técnicos complejos de datos.
- Orientación al detalle y rigor técnico para garantizar la calidad y coherencia de los datos.
- Proactividad y autonomía para asumir el control de incidentes productivos de principio a fin.
- Buenas habilidades de comunicación para interactuar con diferentes áreas técnicas y de negocio.
- Capacidad de adaptación y flexibilidad frente a prioridades cambiantes del entorno operativo.
Si tienes un perfil analítico, sólidas bases técnicas en datos, Cloud y Control-M, y disfrutas resolver retos operativos y diagnosticar fallas de datos, ¡te invitamos a postularte!
La presente convocatoria incluye a personas con discapacidad al amparo de la ley 19.691. BBVA está comprometido con dicha Ley por lo que está abierto a postulaciones de personas incluidas en la misma. Todo postulante que reúna las condiciones requeridas para el puesto serán consideradas en el proceso de selección, sin distinción alguna.
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How we rate this
Data Developer (contrato a término por 1 año) at BBVA rates 37 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
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