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 oportunidad 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 estructuradoEnfoque en resultados e impacto realAutonomía con criterioComunicación clara entre lo técnico y el negocioMentalidad de mejora continuaCapacidad para gestionar el cambio y trabajar de forma colaborativaRequisitos: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 mixta: 3 días presenciales y 2 días de trabajo en casa.Horario: Lunes a viernes de 8 am a 5.30 pmLo 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