Ingeniero de Datos Semi Senior | Análisis de datos e información geoespacial

Se requiere un ingeniero de datos con sólida capacidad de análisis para un proyecto de gestión del riesgo de desastres con una entidad pública en Medellín. El rol se concentra inicialmente en el análisis, la caracterización estadística y el perfilamiento de la información histórica y de las fuentes disponibles, y evoluciona hacia la construcción de los procesos de integración y orquestación de datos en etapas posteriores del proyecto.

Responsabilidades

- Analizar y caracterizar estadísticamente el histórico de eventos: frecuencias, estacionalidad, tendencias y tasas base por zona y tipo de amenaza.
- Realizar el perfilamiento y diagnóstico de fuentes de datos: completitud, consistencia, latencia, vacíos y sesgos de registro.
- Construir líneas base, indicadores y comparativos históricos que sustenten el análisis y la toma de decisiones.
- Desarrollar análisis territoriales y espaciales a nivel de comuna, barrio y corregimiento.
- Identificar anomalías y valores atípicos en series hidro-meteorológicas y en registros operativos.
- Elaborar visualizaciones y tableros analíticos para equipos operativos y directivos.
- Apoyar la evaluación y validación de modelos predictivos en conjunto con el equipo de ciencia de datos.




- Integrar APIs y geoservicios institucionales (SIATA, IDEAM, SGC, USGS, NASA FIRMS) y modelar los datos en PostgreSQL/PostGIS.
- Participar, en etapas posteriores, en el diseño y operación de los procesos de ingesta y orquestación.
- Documentar los desarrollos y transferir conocimiento al equipo técnico de la entidad.

Requisitos

- Experiencia mínima de 3 años en análisis de datos o ingeniería de datos.
- Análisis de datos: estadística descriptiva e inferencial, análisis exploratorio, series temporales, construcción de indicadores e interpretación de resultados.
- Python aplicado al análisis: Pandas, GeoPandas, NumPy, scikit-learn o statsmodels.
- SQL avanzado, PostgreSQL y PostGIS.
- Manejo de información geoespacial y consumo de geoservicios (WMS, WFS, ArcGIS REST).
- Consumo e integración de APIs REST.
- Azure (Functions, PostgreSQL, Blob Storage), Docker y Git.

Deseable

- Orquestación de pipelines (Airflow, Prefect o similar).
- Procesamiento raster (GDAL/rasterio) y modelos digitales de elevación.
- Metabase, Grafana o Superset.
- Experiencia con datos de entidades públicas y tratamiento de datos personales bajo la Ley 1581.
- Certificación Azure DP-203.

📌 Ingeniero de datos (Medellín)
🏢 Institución Universitaria Pascual Bravo
📍 Medellín