[Hiring] Data Engineer and Business Intelligence @Covinoc S.A

Role Description

¡Hola! ¿Listo para transformar datos en decisiones que optimizan la cobranza? En Covinoc, buscamos un apasionado Ingeniero de Datos e Inteligencia de Negocio para liderar el ciclo de vida de la información. Conecta arquitectura, ETL, analítica y machine learning para asegurar datos confiables. Tendrás visibilidad transversal, oportunidades de crecimiento técnico en Azure, MLOps y modelos de scoring. Si eres un Data Engineer o BI Engineer con ganas de impactar, ¡este es tu lugar! Únete a nuestro equipo y sé un Data Scientist clave en la toma de decisiones. Postúlate y conecta tu experiencia con proyectos de datos que generan impacto en la gestión de cobranza. 🚀

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables.
• Desarrollar y optimizar procesos ETL/ELT para la ingesta y transformación de datos.
• Crear y gestionar Data Lakes y Data Warehouses en entornos cloud (Azure).
• Desarrollar modelos de Machine Learning para predicción y optimización (scoring, segmentación).
• Construir dashboards interactivos y reportes en Power BI para visualización de métricas clave.
• Colaborar con equipos de negocio para entender sus necesidades y traducirlas en soluciones de datos.
• Implementar prácticas de Gobierno de Datos y asegurar la calidad e integridad de la información.
• Mantener y evolucionar soluciones de MLOps para la gestión del ciclo de vida de los modelos.
• Investigar y aplicar nuevas tecnologías y metodologías en el ámbito de datos e inteligencia artificial.

Qualifications

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, Estadística, Matemáticas, Física o carreras afines; deseable maestría en Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Analítica o áreas relacionadas.
• Mínimo 4 años de experiencia en roles de ingeniería de datos o analítica.
• Experiencia avanzada en SQL.
• Experiencia sólida en Python o R para análisis de datos y modelado.
• Conocimiento en herramientas de ETL como Azure Data Factory, SSIS.
• Experiencia trabajando con Data Lake y Data Warehouse.
• Dominio de herramientas de visualización como Power BI y DAX.
• Experiencia en Machine Learning (modelos de scoring, XGBoost, LightGBM).
• Conocimientos en MLOps y Gobierno de Datos.
• Experiencia deseable en sectores de servicios financieros, cobranza o riesgo crediticio.