LSEG
JPMorgan Chase & Co.
Ingeniero/a de Datos Principal Sr.
Sobre la oportunidad
Asume este rol fundamental como miembro esencial de un equipo de alto rendimiento dedicado a alcanzar nuevas cotas en la ingeniería de datos. Tus contribuciones serán instrumentales para dar forma al futuro de una de las empresas más grandes e influyentes del mundo.
Como Ingeniero/a de Datos Principal Sr. en JPMorganChase, dentro del Equipo de Insights de Comportamiento, transformarás señales operativas y datos de plataforma en insights accionables que mejorarán la fiabilidad, la salud de los controles de riesgo y la eficiencia de la entrega. Serás responsable de la fiabilidad y el rendimiento de los pipelines de reporting y análisis, definirás y gobernarás SLIs/SLOs y presupuestos de errores, y automatizarás productos de datos (dashboards, reporting programado y vistas casi en tiempo real) que sirvan a los stakeholders de ingeniería, riesgo y negocio. También gestionarás y mentorizarás a los miembros del equipo y mantendrás rigurosas prácticas y controles de gestión de datos.
Responsabilidades del puesto
- Salud de cambios y lanzamientos: Realiza un seguimiento de la frecuencia de despliegue, la tasa de fallos de cambios, el tiempo de entrega y las reversiones; correlaciona los cambios con incidentes/impacto en SLOs; influye en prácticas de lanzamiento más seguras.
- Capacidad, rendimiento y escalabilidad: Produce previsiones de capacidad, informes de margen y puntos críticos; colabora con ingeniería para validar políticas de escalado y presupuestos de rendimiento.
- FinOps y observabilidad de costes: Informa sobre el gasto por servicio/equipo/entorno; realiza un seguimiento de la economía unitaria (p. ej., coste por transacción), oportunidades de optimización de tamaño, utilización de compromisos y cumplimiento de etiquetas; destaca los intercambios entre fiabilidad y coste.
- Cumplimiento de riesgos y controles: Evidencia la adherencia a las salvaguardas y la salud de los controles (postura de copia de seguridad/restauración, pruebas de DR, cierre de parches/vulnerabilidades, deriva de configuración); asegura la linaje de métricas y la preparación para auditorías.
Utiliza capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo para acelerar el análisis de la plataforma de datos y el diseño, así como la documentación técnica, validando los resultados y manejando los datos de acuerdo con los requisitos de sensibilidad y seguridad.
- Riesgos y controles de datos: Supervisa el cumplimiento de las directrices de riesgo y control para el acceso y uso de datos.
- Calidad, fiabilidad y linaje de datos: Define contratos de datos para fuentes de telemetría; implementa validación, detección de anomalías y reconciliación; documenta definiciones (p. ej., fórmulas, umbrales) y linaje de datos de extremo a extremo desde señales brutas hasta KPIs e insights.
- Automatización y autoservicio: Entrega pipelines automatizados para reporting programado y dashboards casi en tiempo real; habilita el autoservicio controlado por RBAC para equipos y liderazgo.
- Cadencias y comunicación con stakeholders: Lidera revisiones semanales de fiabilidad y revisiones mensuales de liderazgo; mantén registros de acciones hasta su cierre; escala riesgos tempranamente con recomendaciones basadas en datos.
- Liderazgo de personas: Supervisa el flujo de trabajo, la priorización y la entrega para ingenieros de datos junior e investigadores de visualización; mentoriza y apoya el desarrollo de habilidades y carreras.
Aplica prácticas de reutilización primero, asistidas por IA, dentro de las rutinas de entrega y operativas (p. ej., automatización de validación y soporte de revisión de control de acceso), asegurando la trazabilidad/auditoría y la alineación con las expectativas de resiliencia y seguridad.
Cualificaciones, capacidades y habilidades requeridas
- Formación formal o certificación en conceptos de ingeniería de datos y experiencia aplicada avanzada en análisis de datos/BI/análisis de operaciones.
- Sólidas habilidades de SQL (CTEs, funciones de ventana, consultas conscientes del rendimiento).
- Experiencia demostrada en el uso de capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo para apoyar flujos de trabajo de ingeniería de datos con sólidos hábitos de validación y conciencia de la sensibilidad de los datos.
- Capacidad para revisar y validar resultados asistidos por IA (p. ej., resúmenes de modelos y diseños o recomendaciones de validación) antes de su uso, escalando cuando haya incertidumbre y siguiendo los requisitos de manejo de datos.
- Experiencia práctica en la creación de dashboards en Tableau/Power BI/Looker (o similar).
- Experiencia trabajando con herramientas ITSM (p. ej., ServiceNow o similar) y comprensión de los conceptos de incidentes/cambios/problemas.
- Sólidas habilidades de narración de datos; capacidad para traducir hallazgos operativos en mejoras prácticas.
Cualificaciones preferidas
- Experiencia trabajando con AWS y conceptos centrales (cuentas, regiones, IAM, redes, cómputo/almacenamiento, etiquetado).
- Python para análisis/automatización (p. ej., pandas) y creación de pipelines repetibles.
- Experiencia con plataformas de datos en la nube (p. ej., Snowflake/Redshift/BigQuery) y herramientas ELT (p. ej., dbt).
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