Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: Los ingenieros de analítica de datos actúan como puente entre la ingeniería de datos y el análisis de datos, transformando, probando, implementando y documentando los datos para que estén organizados y sean más fáciles de analizar para los usuarios finales. Aspectos destacados: 1. Actuar como puente entre la ingeniería de datos y el análisis de datos para lograr datos organizados 2. Desarrollar experiencia técnica en el dominio de los datos 3. Colaborar con equipos diversos y partes interesadas Los ingenieros de analítica de datos funcionan como un puente entre los ingenieros de datos y los analistas de datos, centrándose en transformar, probar, implementar y documentar los datos para que estén disponibles, organizados y sean más fáciles de analizar para los usuarios finales. Se enfocan en desarrollar su experiencia técnica en el dominio de los datos y en contribuir a los entregables del proyecto bajo la guía de ingenieros senior de analítica de datos o científicos de datos. Aplican estándares establecidos de gobernanza de datos, metodologías analíticas y herramientas para procesar datos y generar conocimientos. Se espera que aprendan continuamente, se mantengan actualizados con las tecnologías de datos relevantes y colaboren eficazmente con los miembros del equipo, los ingenieros de calibración de tren motriz y otras partes interesadas en los datos. Su función incluye construir y mantener segmentos de tuberías de datos, realizar análisis de datos, crear informes y paneles de control según las especificaciones y apoyar la implementación de soluciones analíticas. * **Educación** **:** * **Requerida:** Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o un campo relacionado similar. * **Experiencia** **:** * 1\-5\+ años de experiencia relevante en roles de ingeniería de datos, análisis de datos o ciencia de datos, con énfasis en la entrega de conocimientos y soluciones impulsadas por los datos. * Experiencia práctica demostrada en procesamiento, análisis y visualización de datos. * La experiencia en la industria automotriz, especialmente con datos de tren motriz, es altamente ventajosa. * **Habilidades técnicas** **:** * **Programación y secuencias de comandos:** Competencia en Python para análisis de datos y automatización. Conocimientos básicos de otros lenguajes de programación (por ejemplo, MATLAB/Simulink) son un plus. * **Consultas de datos:** Habilidades sólidas en SQL para extracción, manipulación y análisis de datos. * **Fundamentos de ingeniería de datos:** Comprensión de los conceptos ETL/ELT, modelado de datos y almacenes de datos. * **Herramientas de visualización de datos:** Competencia con herramientas como Tableau, PowerBI o Qlik. * **Servicios de datos en la nube:** Conocimiento y experiencia práctica con plataformas en la nube (por ejemplo, Azure, AWS, GCP) y sus servicios de datos. * **Análisis de datos:** Capacidad comprobada para analizar grandes conjuntos de datos y orientar decisiones de ingeniería. * **Control de versiones:** Familiaridad con sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git). * **Habilidades blandas** **:** * **Comunicación:** Habilidades verbales y escritas avanzadas, con capacidad para documentar claramente el trabajo y presentar hallazgos técnicos. * **Resolución de problemas:** Enfoque riguroso, apasionado y responsable para solucionar desafíos técnicos complejos. * **Iniciativa y adaptabilidad:** Altas habilidades de autoaprendizaje, con capacidad para dominar rápidamente nuevas tecnologías y procesos con mínima supervisión. * **Trabajo en equipo y colaboración:** Excelentes habilidades de trabajo en equipo e interpersonales, con capacidad para colaborar eficazmente en un entorno global de equipo. * **Atención al detalle:** Enfoque centrado en los detalles para garantizar la calidad y precisión de los datos. * **Resolución de problemas de datos y ejecución de tareas:** Participar en tareas relacionadas con los datos dentro de un alcance definido, a menudo implicando desafíos conocidos en la adquisición, limpieza, procesamiento o modelado básico de datos. Aplicar habilidades de manejo de datos y técnicas analíticas para completar el trabajo asignado. * **Contribución y apoyo en proyectos de datos:** Contribuir a entregables específicos de proyectos de datos, apoyando a miembros senior del equipo en áreas como el desarrollo de tuberías de datos, verificaciones de calidad de datos, pruebas de modelos o creación de paneles de control. * **Aplicación de estándares y procesos de datos:** Seguir estándares establecidos para la gobernanza de datos, calidad de datos, gestión de metadatos y mejores prácticas analíticas en el trabajo diario. Utilizar eficazmente las herramientas y plataformas de datos existentes según lo indicado. * **Desarrollo y aplicación de habilidades de datos:** Desarrollar activamente habilidades técnicas en ingeniería de datos, analítica, plataformas en la nube y metodologías fundamentales de ciencia de datos, especialmente en lo que respecta a los datos de tren motriz. Aplicar los conocimientos adquiridos a las tareas asignadas de datos y buscar oportunidades de crecimiento. * **Implementación eficaz de soluciones de datos:** Implementar componentes de soluciones impulsadas por los datos, como scripts para la transformación de datos, segmentos de tuberías de datos automatizadas o paneles de control analíticos básicos, de acuerdo con los planes del proyecto y las especificaciones técnicas. * **Competencia técnica (pila de datos y contexto de tren motriz):** Desarrollar y aplicar competencia en principios de ingeniería de datos (por ejemplo, conceptos ETL/ELT, modelado básico de datos), consultas de datos (SQL), programación para análisis de datos (por ejemplo, Python) y herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, PowerBI). Aplicar esta competencia con una comprensión de las fuentes de datos de tren motriz (por ejemplo, archivos de calibración, datos de pruebas, datos OBD) y su relevancia. * **Soporte de tuberías de datos y modelos:** Apoyar el desarrollo, las pruebas y el mantenimiento de tuberías de datos y modelos analíticos. Ejecutar procedimientos de validación para la integridad, confiabilidad y precisión básica del modelo bajo supervisión. * **Análisis de tendencias y visualización de datos:** Analizar conjuntos de datos de tren motriz para identificar tendencias, anomalías y patrones según lo indicado. Crear informes y paneles de control para visualizar conocimientos derivados de los datos según los requisitos proporcionados. * **Alineación con los objetivos de datos de VPSE:** Comprender y alinear el trabajo con los objetivos relacionados con los datos de su equipo y de VPSE, apoyando la toma de decisiones basada en datos mediante la ejecución diligente de las tareas asignadas. * **Interacción transversal con datos:** Trabajar eficazmente con los miembros inmediatos del equipo, los ingenieros de calibración, los ingenieros de controles, los equipos de pruebas y TI en tareas específicas relacionadas con los datos y para comprender los requisitos de datos. * **Soporte y documentación de productos de datos:** Ayudar en el lanzamiento de nuevos informes o herramientas de datos y contribuir a la documentación técnica relacionada con procesos de datos, tuberías de datos y hallazgos analíticos. * **Gestión de tareas y cumplimiento de directrices:** Gestionar eficazmente las tareas asignadas de datos para cumplir con los plazos y adherirse a las directrices de seguridad, calidad y comportamiento de Ford OS.
