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Dominio avanzado de Python

Experiencia sólida en el desarrollo de scripts para la orquestación de procesos de actualización de datos, incluyendo el uso de multithreading para paralelizar consultas y cargas.

Manejo de librerías como pandas, sqlalchemy y pyodbc, con enfoque en la escritura de código limpio, modular y mantenible.

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Gestión de Máquinas Virtuales y Windows Task Scheduler

Capacidad para administrar infraestructura en entornos Windows, incluyendo la configuración, monitoreo y mantenimiento de tareas programadas mediante el Scheduler.

Competente en asegurar la continuidad operativa de procesos legacy mientras se avanza en su modernización.

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Experiencia sólida en SQL Server

Amplio dominio en el desarrollo y mantenimiento de lógica de negocio a través de Stored Procedures complejos, uso de tablas temporales, operaciones MERGE y optimización mediante manejo de índices.

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Manejo de Databricks y entornos Big Data

Experiencia en la ejecución de queries remotas, gestión de tokens de autenticación e interacción con plataformas de datos a gran escala.

Conocimiento en procesos de migración de datos hacia arquitecturas modernas como Storage House (SH) o Data Lake.

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Construcción de pipelines ETL/ELT

Experiencia en el diseño y ejecución de procesos de ingestión de datos desde diversas fuentes (ej.

archivos Excel en Google Drive), generación de reportes y manejo de cargas de datos en chunks para optimizar el uso de memoria y rendimiento.

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Administración en entornos Linux/Ubuntu

Capacidad para configurar, desplegar y mantener aplicaciones en servidores Linux,



facilitando la transición desde entornos dependientes de Windows hacia infraestructuras más modernas y escalables.

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Orquestación de flujos de datos (Airflow / Prefect)

Experiencia en el diseño de flujos de trabajo automatizados mediante DAGs (Directed Acyclic Graphs), definiendo dependencias, reintentos y ejecución modular de procesos.

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Gestión de deuda técnica y refactorización

Habilidad para analizar, identificar y modernizar sistemas legacy, incluyendo la migración de lógica hardcodeada hacia repositorios centralizados o plataformas como Databricks, mejorando mantenibilidad y eficiencia.

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Implementación de logging y monitoreo

Experiencia en la estandarización de sistemas de logging estructurado y manejo de excepciones, asegurando trazabilidad completa de procesos y rápida detección de errores críticos.

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Conocimiento en ecosistemas de BI (Tableau)

Comprensión de la relación entre modelos de datos (tablas, vistas y staging) y su impacto en la performance y visualización en herramientas de Business Intelligence como Tableau.

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Adaptabilidad a modelos de datos desnormalizados

Capacidad para trabajar con arquitecturas orientadas a la optimización de lectura, equilibrando buenas prácticas de modelado con necesidades de rendimiento.

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Orientación a la calidad (QA de datos)

Experiencia en el diseño y automatización de pruebas de calidad de datos, incluyendo validaciones de estructura, tipos de datos, control de duplicados y consistencia de la información previo a su explotación en entornos productivos.

Required Skill Profession

Computer Occupations

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📌 Ingeniero De Datos (Las Condes)
🏢 Gi Group Holding
📍 Las Condes