Inetum es una compañía global de servicios de tecnología e innovación digital, presente en más de 26 países. En Colombia, Inetum ofrece soluciones tecnológicas avanzadas que impulsan la transformación digital de empresas en diversos sectores, brindando servicios en consultoría, desarrollo de software, integración de sistemas, outsourcing y soporte técnico. Con un enfoque en la agilidad y adaptabilidad, Inetum Colombia busca crear valor para sus clientes mediante la implementación de tecnologías innovadoras que mejoren la eficiencia y productividad. Nuestro equipo está compuesto por expertos en diversas áreas tecnológicas que trabajan en un entorno colaborativo, dinámico y orientado a resultados. Únete a Inetum y sé parte de una compañía que está transformando el futuro de las empresas a través de la tecnología. Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de arquitecturas y pipelines de datos escalables, resilientes y de alto rendimiento , alineados con los objetivos estratégicos del negocio. Definir, construir y optimizar procesos ETL/ELT complejos para la integración, transformación y disponibilidad de datos provenientes de múltiples fuentes internas y externas. Garantizar la calidad, gobernanza, seguridad, trazabilidad y disponibilidad de los datos , estableciendo estándares, controles y mejores prácticas de gestión de la información. Diseñar estrategias para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados , asegurando escalabilidad y eficiencia operativa. Liderar iniciativas de modernización y optimización de plataformas de datos, identificando oportunidades para mejorar el rendimiento, reducir costos y aumentar la confiabilidad de las soluciones. Colaborar de manera estratégica con equipos de negocio, analítica avanzada, ciencia de datos, desarrollo y arquitectura empresarial para transformar requerimientos complejos en soluciones tecnológicas de alto impacto. Participar en la definición y evolución de arquitecturas de datos en la nube , evaluando tecnologías, patrones de diseño y mejores prácticas para entornos modernos de datos. Promover el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, agentes inteligentes y automatización avanzada para incrementar la productividad, optimizar procesos y acelerar la entrega de valor. Liderar revisiones técnicas, estándares de desarrollo y procesos de documentación, asegurando la transferencia de conocimiento y la adopción de mejores prácticas dentro del equipo. Actuar como referente técnico y mentor para perfiles junior y semi senior, fomentando el crecimiento profesional, la excelencia técnica y la cultura de mejora continua. Interactuar directamente con clientes y stakeholders de alto nivel, comprendiendo sus desafíos de negocio, brindando consultoría especializada y proponiendo soluciones innovadoras basadas en datos. Participar en la definición de hojas de ruta tecnológicas, estimación de esfuerzos, gestión de riesgos y toma de decisiones estratégicas relacionadas con la plataforma de datos. Más de 5 años de experiencia en Ingeniería de Datos , participando en el diseño, implementación y optimización de soluciones de datos a gran escala. Experiencia avanzada en bases de datos SQL , con capacidad para diseñar modelos de datos, optimizar consultas complejas y resolver problemas de rendimiento en entornos de alta concurrencia. Sólido conocimiento y experiencia en bases de datos relacionales y NoSQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, DynamoDB u otras), seleccionando e implementando la tecnología más adecuada según las necesidades del negocio. Dominio de Python y Scala para el desarrollo de soluciones de procesamiento distribuido, automatización de procesos y construcción de pipelines de datos robustos y escalables. Experiencia avanzada en Apache Spark (Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, optimización de jobs y tuning de rendimiento) en entornos de procesamiento masivo de datos. Amplio conocimiento en procesos de transformación, depuración, validación, estandarización y enriquecimiento de datos , garantizando altos estándares de calidad y confiabilidad de la información. Experiencia en el diseño, implementación y mantenimiento de soluciones ETL/ELT empresariales , utilizando herramientas como Airflow, AWS Glue, DBT o tecnologías equivalentes. Conocimiento sólido de arquitecturas modernas de datos como Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse , así como de patrones de integración y procesamiento de datos en entornos cloud. Experiencia comprobada en servicios de AWS orientados a datos , incluyendo S3, EMR, Glue, Lambda, Redshift, Athena, IAM, CloudWatch y servicios complementarios para arquitecturas escalables y seguras. Experiencia en herramientas de orquestación y gestión de cargas de trabajo como Control-M, DataX o soluciones equivalentes, garantizando la ejecución eficiente y monitoreo de procesos críticos. Dominio de herramientas de control de versiones y colaboración (Git, GitHub, GitLab o similares), aplicando buenas prácticas de desarrollo, revisión de código, integración continua y despliegue continuo (CI/CD). Conocimiento de principios de Data Governance, Data Quality, Data Lineage y Data Security , aplicando estándares y controles que aseguren la integridad y cumplimiento de la información. Experiencia en diseño y aplicación de estrategias de observabilidad, monitoreo y resolución de incidentes en plataformas de datos productivas. Experiencia en el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa y asistentes de desarrollo para acelerar la productividad y optimizar procesos de ingeniería de datos, incluyendo: GitHub Copilot para generación, optimización y refactorización de código. GPT (OpenAI) para análisis técnico, automatización, generación de documentación y resolución de problemas complejos. Gemini (Google) y otras plataformas LLM para investigación, desarrollo y soporte técnico. Diseño e integración de soluciones basadas en LLMs a través de APIs , para casos de automatización, enriquecimiento de datos y asistentes inteligentes. Experiencia en arquitecturas orientadas a microservicios, APIs y patrones de integración de sistemas será considerada un valor agregado. Se valorará experiencia en Java , especialmente en ecosistemas Big Data y aplicaciones empresariales. Alta capacidad analítica , con foco en la precisión y calidad de los datos. Comunicación clara y efectiva , tanto con perfiles técnicos como no técnicos. Experiencia trabajando directamente con clientes , levantando requerimientos y gestionando expectativas. Proactividad y orientación a la mejora continua. Capacidad de trabajo en equipo en entornos multidisciplinarios. Autonomía, organización y responsabilidad en la entrega de resultados. Adaptabilidad a entornos dinámicos y a nuevas tecnologías. Capacidad para liderar iniciativas técnicas y proyectos de ingeniería de datos. Habilidad para interactuar con clientes y stakeholders de diferentes niveles organizacionales. Experiencia en mentoría y acompañamiento de perfiles junior y semi senior. Pensamiento analítico y enfoque en resolución de problemas complejos. Capacidad para definir estándares, mejores prácticas y lineamientos técnicos para equipos de datos. Orientación a resultados, innovación y mejora continua.