Ingeniero de Datos

Data Engineer Colombia (Remote) En Nimble Gravity estamos buscando un/a Ingeniero de Datos para sumarse a un proyecto de analítica de comportamiento de clientes, trabajando directamente con stakeholders técnicos y de negocio. Buscamos a alguien que vaya más allá de construir pipelines o mover datos: una persona capaz de entender el contexto de negocio, validar reglas funcionales y transformar grandes volúmenes de datos transaccionales en estructuras e indicadores confiables y accionables . Vas a trabajar en el diseño y evolución de un motor analítico orientado a segmentación de clientes, detección de anomalías y generación de triggers basados en comportamiento real de uso y consumo. ¿Qué vas a hacer? Diseñar, construir y mantener estructuras de datos para casos de uso analíticos relacionados con comportamiento, consumo y gasto de clientes. Construir y optimizar pipelines ETL/ELT robustos y escalables para calcular indicadores y métricas de negocio. Trabajar directamente con usuarios funcionales y técnicos para entender requerimientos y traducir reglas de negocio en lógica de datos . Desarrollar lógica para detectar anomalías y comportamientos atípicos de gasto en distintos niveles de agregación. Implementar y automatizar triggers basados en reglas de negocio y datos reales de uso. Diseñar controles de calidad, monitoreo y validaciones que aseguren la confiabilidad y disponibilidad de los datos. Modelar datos para casos de uso analíticos, segmentación y reporting. Colaborar con perfiles de Data Science en la definición y construcción de features para clasificación y segmentación de clientes. Documentar arquitectura, modelos y pipelines para facilitar su mantenimiento y evolución. Participar activamente en ceremonias ágiles y trabajar sobre un backlog que evoluciona sprint a sprint junto al equipo y al cliente. Asegurar que las soluciones desarrolladas cumplan con los estándares tecnológicos y de arquitectura definidos para el proyecto. ¿Qué buscamos? 4+ años de experiencia como Data Engineer o en posiciones similares. Dominio avanzado de SQL , incluyendo consultas complejas sobre grandes volúmenes de datos. Experiencia sólida con Python para procesamiento y automatización de datos. Experiencia trabajando con PySpark y/o pandas . Experiencia diseñando y construyendo pipelines ETL/ELT en ambientes productivos . Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido como Spark/Hadoop y/o data warehouses cloud como BigQuery, Snowflake, Redshift o Synapse . Conocimientos sólidos de modelado de datos analítico , incluyendo modelos dimensionales y tablas agregadas. Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow o equivalentes. Experiencia trabajando con Git y metodologías ágiles. Capacidad para comprender, analizar y validar datos transaccionales y reglas de negocio , no solamente implementar transformaciones técnicas. Buen nivel de comunicación para interactuar directamente con stakeholders técnicos y no técnicos. Autonomía para trabajar en entornos dinámicos, con prioridades que pueden evolucionar sprint a sprint. Nice to have Experiencia previa en banca, fintech o servicios financieros . Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos transaccionales financieros . Conocimiento de técnicas de detección de anomalías , ya sea mediante estadística, clustering o reglas de negocio. Experiencia en proyectos de analítica de comportamiento, consumo o segmentación de clientes. Sobre Nimble Gravity Nimble Gravity es un equipo de amantes de las actividades al aire libre, buscadores de adrenalina y profesionales con amplia experiencia impulsando el crecimiento de organizaciones. Nos apasiona resolver problemas complejos y creemos que los datos adecuados pueden transformar y acelerar el crecimiento de cualquier organización. Nimble Gravity es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y considera a todas las personas postulantes sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, nacionalidad, edad, discapacidad, información genética o cualquier otra condición protegida por las leyes federales, estatales o locales aplicables. Consideramos a todas las personas calificadas para nuestras oportunidades laborales.