Ingeniero/a de Datos Ot Dmz IT

💻 Lo que necesita saber hacer

Lenguajes y procesamiento de datosPython y SQL a nivel avanzadoProcesamiento distribuido a gran escala con Apache Spark y PySparkDatabricks & Arquitectura LakehousePatrón Medallón (Bronze / Silver / Gold)Workflows, Delta Lake, Databricks Asset Bundles (DABs), Autoloader Unity Catalog (gobernanza de datos) y Delta Live Tables (DLT)Ecosistema AzureAzure Data Factory (ADF) — orquestación de pipelines ETL/ELTAzure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2)Azure Key Vault — gestión de secretosAzure DevOps / Git — CI/CD y versionamientoConocimientos en Redes e integraciónConectividad segura entre dominios de red (OT, DMZ, IT)Nociones de ciberseguridad industrial, permisos y accesos🎓 Formación académicaTítulo profesional: Ingeniero(a) Civil con especialidad en Informática, Computación, o carrera afín.

Projects

🎯 El desafío

Este rol es fundamental para garantizar el éxito en proyectos de integración de sistemas OT-DMZ-IT. La persona seleccionada asumirá la responsabilidad de diseñar, optimizar y escalar la extracción, flujo y canalización de datos provenientes de entornos industriales (OT/FMS). Su objetivo principal será conectar de manera segura y eficiente la capa de planta con el Data Lake corporativo, aprovechando las capacidades del stack tecnológico basado en Azure y Databricks para asegurar la disponibilidad, calidad y gobernanza de la información en tiempo real y diferido.

🛠️ En el día a día

Pipelines de datos: diseñar, construir y optimizar flujos de ingesta y orquestación en la nube (ADF / Databricks) desde sistemas industriales hacia el Data Lake. Integración de nuevas fuentes: incorporar nuevos orígenes de datos al Lakehouse corporativo, evaluando restricciones de conectividad y ciberseguridad entre OT, DMZ e IT. Transformación de datos: construir lógica de limpieza y procesamiento masivo con PySpark, Spark SQL, Delta Lake y DLT. Calidad del dato: auditar, monitorear y asegurar la consistencia del dato a lo largo de toda la solución. Gobernanza y seguridad: aplicar políticas de control de acceso (Unity Catalog) y gestionar credenciales (Azure Key Vault). Optimización: afinar consultas y consumo de recursos en clústeres y bases de datos relacionales/no relacionales. CI/CD: versionar código (Git/GitHub) e implementar despliegue continuo con Azure DevOps y DABs. Gestión de riesgos: identificar y mitigar riesgos que afecten la continuidad de la ingesta, documentando el traspaso a Continuidad Operacional.

🎓 Formación académica

Certificaciones deseables (no excluyentes)

• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (o equivalente en ecosistema Azure)
• Databricks Certified Data Engineer (Associate o Professional)
• Cursos/diplomados en Big Data, Computación Distribuida, Arquitectura de Datos o Gobernanza Cloud