DATA CLOUD LEAD

Se trata de una importante empresa especializada en productos de belleza, cuidado personal, hogar y bienestar, con una amplia oferta que incluye cosméticos, higiene, limpieza y alimentación saludable.
omo Cloud Data Lead, serás responsable de liderar, diseñar, desarrollar y gestionar los flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) de datos en la nube, así como de administrar y optimizar los entornos de BigQuery de la compañía.
Trabajarás en estrecha colaboración con equiposde análisis de datos y Business Intelligence, asegurando la eficiencia, integridad y seguridad de los datos gestionados.
Serás clave en la implementación de soluciones escalables en Google Cloud Platform (GCP) para la gestión de grandes volúmenes de datos, optimizando los recursos y mejorandoel rendimiento.
esponsabilidades clave.
Administración de BigQuery y Cloud Infrastructure:- Gestionar y optimizar el entorno de BigQuery, asegurando la disponibilidad, escalabilidad y rendimiento óptimo de las bases de datos.- Implementar y mantener las políticas de seguridad y acceso a los datos en BigQuery, garantizando el cumplimiento de las normativas.- Monitorizar el uso de recursos y realizar ajustes para mejorar la eficiencia del sistema y reducir costos.
Diseño y Desarrollo de ETL:- Diseñar, desarrollar y gestionar pipelines ETL eficientes para la extracción, transformación y carga de grandes volúmenes de datos utilizando GoogleDataflow.- Implementar estrategias de limpieza, enriquecimiento y transformación de datos, asegurando su consistencia y calidad.- Automatizar los procesos de ETL y gestionar su orquestación utilizando herramientas como Apache Airflow.
Optimización de Consultas y Rendimiento:- Diseñar consultas SQL optimizadas en BigQuery, maximizando el rendimiento y minimizando el tiempo de ejecución.- Identificar y resolver cuellos de botella en el procesamiento de datos, ajustando y optimizando los pipelines de ETL.
Monitorización y Resolución de Incidencias:- Implementar herramientas de monitorización como Grafana o Prometheus para asegurar el rendimiento óptimo de las integraciones y detectar posibles incidencias en BigQuery.- Solucionar problemas técnicos relacionados con la calidad y el flujo de datos de manera oportuna.
Colaboración con Equipos de Análisis y BI:- Colaborar estrechamente con los equipos de análisis de datos y Business Intelligence para proporcionar conjuntos de datos fiables y optimizados.- Apoyar a los usuarios de BigQuery en la creación de dashboards y reportes eficientes.
Documentación y Mejora Continua:- Documentar las arquitecturas de datos, pipelines ETL y configuraciones de BigQuery para garantizar una buena gobernanza de los datos.- Proponer y liderar iniciativas para mejorar los procesos de integración análisis de datos, adoptando nuevas tecnologías y enfoques.
Requisitos:• Formación.
Grado en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas o un campo relacionado, o experiencia equivalente.• Experiencia.
Mínimo 5 años de experiencia combinada en la administración de BigQuery y en el diseño e implementación de procesos ETL utilizando Google Cloud Platform.• Conocimientos Técnicos.
Sólida experiencia en SQL, BigQuery, Google Cloud Platform(GCP), Google Dataflow, y en herramientas de orquestación como Apache Airflow y ETL como Talend.• Habilidades de Programación.
Conocimientos en lenguajes como Python, Java o similar, para desarrollar scripts y pipelines ETL.• Optimización de Consultas.
Experiencia en optimización de consultas SQL y en la mejora del rendimiento en entornos de grandes volúmenes de datos.• Monitorización.
Experiencia en la implementación de herramientas de monitorización como Grafana o Prometheus para gestionar y detectar problemas en tiempo real.• Automatización de Infraestructura.
Familiaridad con herramientas como Terraform Ansible para la administración de infraestructura como código (IaC).• Deseable.
Conocimientos de Dataplex y experiencia con Cortex serán valoradospositivamente.• Comunicación y Colaboración.
Capacidad para trabajar en equipo, colaborar con múltiples stakeholders y comunicar conceptos técnicos a equipos no técnicos.