Habilidades Técnicas Requeridas:

• Azure Data
• ADLS Gen2, Azure SQL / MI, Synapse Analytics
• Azure Data Factory / Synapse Pipelines.
• Azure Databricks (preferible) y fundamentos de Spark (plus).
• Mensajería/streaming: Event Hubs / Kafka (plus según necesidad).

Ingeniería de Datos

• SQL avanzado (modelado, performance, ventanas, optimización).
• Python (pandas, pyarrow, testing), notebooks.
• Data formats: Parquet/Delta; particionamiento y esquemas evolutivos.
• Orquestación y automatización; control de versiones (Git) y CI/CD (Azure DevOps).

Calidad & Operación

• Pruebas de datos (Great Expectations o equivalente), reconciliaciones, DQ rules.
• Observabilidad: logging/monitoring (Application Insights/Log Analytics), alertas Entregables Típicos.
• Pipelines productivos con SLAs (ingesta, transformación, serving).
• Data models (curated/semantic), data marts y datasets de features.
• Documentación técnica (arquitectura, diccionario, runbooks, diagramas).
• Framework de pruebas, monitoreo y control de costos confiabilidad del pipeline, modelos de datos, performance, operación y CI/CD.