En Profitline estamos en búsqueda de un(a) Analista de Data Science & Analytics para apoyar proyectos enfocados en automatización, analítica y mejora de procesos dentro del ecosistema Microsoft.

Si te interesa transformar procesos, optimizar operaciones y generar impacto real con datos (no solo dashboards “bonitos”), esta posibilidad es para ti.

¿Qué harás en este rol?

- Diseñar y desarrollar pipelines de datos (ETL/ELT) para el procesamiento e integración de información.
- Construir y optimizar consultas SQL de alto rendimiento sobre grandes volúmenes de datos.
- Desarrollar lógica de negocio directamente en bases de datos mediante procedimientos almacenados, vistas, triggers u otras estructuras.
- Automatizar procesos utilizando Python para mejorar la eficiencia operativa e integrar diferentes fuentes de información.
- Optimizar el desempeño de bases de datos mediante estrategias de modelado, indexación y mejora de consultas.
- Garantizar la calidad, consistencia y disponibilidad de la información.
- Participar en la construcción de soluciones escalables que soporten el crecimiento de la operación.

Lo que buscamos:

- Pensamiento analítico y estructurado
- Enfoque en resultados e impacto real
- Autonomía con criterio
- Comunicación clara entre lo técnico y el negocio
- Mentalidad de mejora continua
- Capacidad para gestionar el cambio y trabajar de forma colaborativa





Requisitos:

- Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines.
- Mínimo 3 años de experiencia como Data Engineer o en cargos similares.
- Dominio avanzado de SQL, incluyendo optimización de consultas, modelado de datos y bases de datos de alta concurrencia.
- Experiencia desarrollando procesos de automatización con Python.
- Conocimiento en construcción de procesos ETL/ELT e integración de múltiples fuentes de datos (bases de datos, APIs y archivos estructurados y no estructurados).
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información.

Será un plus si cuentas con experiencia en:

- Herramientas de orquestación como Airflow, n8n o similares.
- Plataformas Cloud (AWS, Azure o Google Cloud Platform).
- Procesamiento de datos en ambientes distribuidos o de alta disponibilidad.

Condiciones:

Modalidad: Presencial durante los primeros dos meses de vinculación. Posteriormente, modalidad híbrida: 3 días presenciales y 2 días de trabajo en casa.

Horario: Lunes a viernes de 8 am a 5.30 pm

Lo que hará que destaques:

- Entender procesos antes de automatizar (no automatizar por automatizar).
- Priorizar soluciones que realmente generen impacto.
- Asegurar que las soluciones se adopten, no solo que funcionen.

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📌 Data Science and Analytics (Bogotá)
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📍 Bogotá