Acerca del puesto:

Buscamos un Ingeniero de Datos Senior capacitado y motivado para incorporarse a nuestro cliente global del sector salud, encargándose de diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de almacén de datos. Construirá y optimizará pipelines de datos, modelos e infraestructura para respaldar el análisis y la generación de informes en las áreas Clínica, Contabilidad de Pacientes y Corporativa. Este puesto, enfocado en la nube, requiere experiencia práctica con tecnologías modernas como Google BigQuery o equivalentes. El candidato ideal posee sólidas habilidades en SQL y en data warehousing, garantiza la calidad y el rendimiento de los datos, impulsa mejoras de procesos y colabora con equipos multifuncionales para ofrecer información confiable en un entorno sanitario de ritmo acelerado.

Requisitos:

• Título universitario en Ciencias de la Computación, Tecnología de la Información o un campo relacionado
• Amplia experiencia en SQL y en diseño/desarrollo de bases de datos relacionales
• Experiencia comprobada en desarrollo de almacenes de datos (Teradata BTEQ, Oracle PL/SQL, SQL Server T-SQL, Netezza u otros equivalentes) con capacidad y disposición para adaptarse a Google BigQuery
• Dominio de tecnologías de almacén de datos en la nube como Google BigQuery o similares
• Habilidad en la creación y optimización de conjuntos de datos a gran escala, pipelines de datos y arquitecturas
• Sólida experiencia en modelado de datos y diseño de almacenes de datos
• Capacidad para realizar análisis de causa raíz e implementar mejoras de procesos en datos estructurados y no estructurados
• Excelentes habilidades analíticas y de comunicación, con fuerte capacidad interpersonal para relacionarse con las partes interesadas en todos los niveles
• Disponibilidad para trabajar presencialmente durante 1 o 2 semanas en BGC, Taguig, para la recopilación de activos de TI
• Disponibilidad para trabajar en horario de EE. UU. (turno nocturno)

Deseable (No obligatorio):

• Experiencia en sistemas de datos sanitarios o en sistemas de servicios financieros para pacientes
• Familiaridad con herramientas de Big Data como Kafka y Spark
• Conocimiento de herramientas de gestión de flujos de trabajo (por ejemplo, Airflow) y de lenguajes de programación/scripting, incluidos Python, Scala, Java o C++
• Conocimiento de sistemas de información hospitalaria e integración de sistemas de salud (Cerner, Meditech, CPSI, Allscripts, EPIC, McKesson, NextGen)