Ingeniero de Datos de Nivel Medio

• Diseñar, construir, probar y mantener canalizaciones de datos y flujos de trabajo ETL/ELT para análisis, informes y operaciones de misión.
• Desarrollar y mantener conectores API e integraciones que absorban datos de plataformas internas y servicios externos.
• Crea y mejora modelos de datos y flujos de trabajo de procesamiento para satisfacer las necesidades de rendimiento, escala y fiabilidad.
• Implementar validación de datos, controles de calidad, monitorización y documentación para los productos de datos asignados.
• Trabajar con los interesados de la misión, analistas y arquitectos para clarificar requisitos y ofrecer soluciones mantenibles.
• Soluciona problemas de pipeline e integración, apoya despliegues en producción y plantea riesgos o cuestiones complejas al equipo.

• Autorización activa TS/SCI con polígrafo CI.
• Título de grado con 3–5 años de experiencia relevante, o un máster relacionado con 1–3 años. Título en informática, sistemas de información, ingeniería, matemáticas o un campo relacionado; se puede considerar educación y experiencia equivalentes.
• Experiencia escribiendo código legible, probado y documentado en Python, R, Scala, JavaScript o C++, usando Git.
• Experiencia práctica con flujos de trabajo ETL/ELT, datos relacionales y formatos comunes de datos estructurados y semiestructurados.
• Experiencia en construir, probar y apoyar pipelines de datos o integraciones en un entorno de equipo.
• Experiencia automatizando la adquisición de datos mediante programación visual o flujos de trabajo de modelado orientado a objetos.
• Capacidad para aplicar técnicas de validación y análisis de datos para investigar cuestiones de calidad de datos y evaluar resultados.
• Capacidad para elegir enfoques de transformación adecuados, explicar los compromisos y reconocer cuándo un problema necesita revisión senior.
• Conocimientos prácticos sobre modelado de datos, metadatos o conceptos de catálogo de datos.
• Exposición a plataformas o herramientas de datos en la nube como AWS, Spark, Hadoop, Hive, Elasticsearch o Tableau.

• Experiencia con datos geoespaciales o de imágenes.
• Experiencia en IA/ML.
• Conocimiento de los estándares de metadatos.
• Experiencia con herramientas de búsqueda, organización de resultados, indexación y cómo la organización de metadatos afecta al contenido del catálogo.
• Experiencia con aplicaciones relacionadas con SIG.