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CS
COVINOC S.A
Ingeniero de datos e Inteligencia de Negocio
Career Insights for Data Engineer
See where this job fits in the broader career landscape. Knowing your career path helps you see what's possible from here.
Scorecard
Based on New Jersey data
Review key factors to help you decide if this role fits your goals. How is this calculated?
What they do
A Data Engineer designs, builds and manages the information or big data infrastructure. Develops the architecture that helps analyze and process data in the way the organization needs it. Makes sure those systems are performing smoothly.
$116,216 / year median in New Jersey
+11% projected growth
Job Description
Ingeniero de datos e Inteligencia de Negocio ¡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. 🚀
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.
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.
Responsabilidades:
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.
Requerimientos:
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.