Descripción del puesto

Somos la compañia de Retail y Whosale más grande en la región de Latinoamérica, con presencia en Panamá, Colombia, Costa Rica, Honduras, Nicaragua, El Salvador, Guatemala, República Dominicana, Ecuador, Argentina y Uruguay.

Bajo SLA Corp. operan las siguientes cadenas: Sportline, Nike, Under Armour, Kicks, Converse, Swissbrand, Jhonston&Murphy, Rockport, Super Outlet y Mercado del Calzado.

Nos encontramos en la búsqueda de un Científico de Datos quien se encargará de transformar y analizar grandes volúmenes de datos generados por las plataformas de la organización bajo tecnología Adobe y Google Cloud, para proporcionar insights valiosos que ayuden a personalizar las campañas, mejorar la experiencia del cliente y maximizar el retorno de inversión (ROI) a través del uso avanzado de técnicas de análisis de datos, machine learning y modelos predictivos. Apoyará en la toma de decisiones estratégicas que optimicen las acciones de marketing y contribuyan a un enfoque basado en datos.

Principales responsabilidades:

• "Diseñar y construir arquitecturas de datos robustas y escalables en Google Cloud Platform (GCP), asegurando la ingesta, procesamiento y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de información, con un enfoque en BigQuery para el análisis de datos masivos.

• Desarrollar y optimizar pipelines de datos para integrar diversas fuentes, garantizando la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos para su posterior análisis y modelado.

• Realizar análisis exploratorios y avanzados de datos, aplicando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para descubrir patrones, predecir tendencias y generar insights estratégicos para la toma de decisiones.

• Crear y mantener dashboards e informes interactivos utilizando Looker, permitiendo a los equipos de negocio visualizar y comprender fácilmente la información clave, facilitando un acceso democrático a los datos.

• Integrar y aprovechar al máximo Adobe Customer Data Platform (CDP), trabajando activamente para aprender y aplicar sus capacidades en la unificación y activación de perfiles de clientes, personalización de experiencias y optimización de campañas.

• Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinarios (marketing, producto, operaciones) para entender sus necesidades de negocio, traducir los requisitos en soluciones de datos y comunicar los hallazgos de manera clara y concisa.

• Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en ciencia e ingeniería de datos, buscando continuamente nuevas herramientas y metodologías para mejorar nuestras capacidades analíticas y de infraestructura.

Requisitos

Formación académica: Profesional graduado de Ingenieria en Sistemas, Desarrollo de Software o carreras afines.

Experiencia requerida: Mínima de 2 años como Ingeniero de datos o posiciones similares.

Conocimientos técnicos requeridos:

• SQL avanzado: Diseño y optimización de estructuras de datos, así como la extracción eficiente de información.
• Experiencia con plataformas Cloud (GCP o AWS): Conocimiento en herramientas como BigQuery, Cloud Storage y servicios relacionados.
• Lenguajes de programación: Conocimiento en Python, R o similar, especialmente en aplicaciones de machine learning e IA.
• Airflow: Experiencia en la orquestación de flujos de trabajo para integración y procesamiento de datos.
• Data Lakes y Lakehouses: Experiencia en construcción, diseño y administración de arquitecturas de Data Lake y modelos de datos escalables.
• Machine Learning & AI: Capacidad para desarrollar y aplicar modelos de machine learning para análisis predictivos y optimización en procesos digitales.
• Experiencia en el sector eCommerce y Digital: Conocimiento y experiencia trabajando con plataformas de comercio electrónico y marketing digital, con énfasis en Adobe Experience Platform (AEP) y otras plataformas similares.
• Flujos de datos en tiempo real: Experiencia trabajando con procesos de integración de datos de tiempo real en ambientes complejos.

Idiomas: Inglés (deseable).

Beneficios

• Descuentos en nuestras marcas.
• Día libre por cumpleaños.
• Bolsa de días de trabajo remoto.
• Summer early finish friday.
• Actividades deportivas para los colaboradores y sus familiares.
• Seguro de vida y salud.
• Oportunidades de crecimiento.