* Experiencia bancaria es imprescindible
*La experiencia con tarjetas de crédito es un gran plus

*10+ años de experiencia es imprescindible

*La experiencia en Automatización de Mainframe es un plus

• Colabora con partes interesadas del negocio, Product Owners, pymes, analistas y equipos de desarrollo para comprender los procesos empresariales, los requisitos de datos, los sistemas fuente, los mapeos de datos y las necesidades de consumo de datos.
• Traduce los requisitos, procesos y reglas de negocio en modelos de datos lógicos y físicos, mapeos fuente-destino y especificaciones de integración de datos.
• Definir e implementar estrategias de datos de prueba que apoyen las necesidades funcionales, de regresión, integración, rendimiento, automatización y modernización.
• Diseñar y gobernar patrones de datos de prueba reutilizables, enfoques de provisión de datos de prueba, estrategias de enmascaramiento, soluciones de datos sintéticos y procesos de actualización del entorno.
• Demuestra un sólido conocimiento de los principios de modelado de datos, incluyendo entidades de datos, atributos, relaciones, esquemas, claves primarias y extranjeras, índices, restricciones y el diseño general de bases de datos.
• Lee, interpreta y analiza diagramas de relación de entidad, esquemas de bases de datos, diccionarios de datos y diagramas de flujo de datos de extremo a extremo para identificar dependencias de datos e impacto empresarial.
• Realizar descubrimiento, análisis y minería de datos en múltiples bases de datos, tablas, archivos y sistemas fuente utilizando SQL, Easytrieve y otras herramientas de consulta y extracción de datos.
• Valida la calidad, integridad, consistencia y precisión de los datos analizando las relaciones de datos, la lógica de transformación, los resultados de conciliación y las reglas de negocio entre sistemas.
• Desarrolla una comprensión de los patrones de movimiento e integración de datos, incluyendo procesamiento en tiempo real y por lotes, arquitecturas orientadas a eventos, APIs, colas de mensajería, pipelines de datos e interfaces basadas en archivos.
• Colaborar con equipos de arquitectura, desarrollo, pruebas y operativos para apoyar el análisis de datos, resolución de problemas, evaluaciones de impacto, habilitación de la automatización de pruebas y iniciativas de modernización de sistemas.
• Asegurarse de que las soluciones de datos de prueba cumplan con los requisitos de privacidad, protección de datos, retención, clasificación y normativa para datos sensibles de clientes y financieros.
• Documentar modelos de datos, patrones de diseño de datos de prueba, mapeos fuente-destino, procesos de aprovisionamiento, estándares y mejores prácticas para un uso empresarial repetible.

• Licenciatura en Informática, Tecnología de la Información, Gestión de Datos, Ingeniería, o en un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
• Amplia experiencia en análisis de datos, arquitectura de datos, diseño de bases de datos, gestión de datos de prueba, ingeniería de calidad o entrega de software.
• Competencia en la escritura y optimización de consultas SQL para descubrimiento, validación, conciliación y resolución de problemas de datos.
• Experiencia analizando bases de datos relacionales, estructuras de datos de mainframe, archivos, trabajos por lotes, APIs y consumidores de datos downstream.
• Capacidad para traducir reglas de negocio y comportamiento del sistema en requisitos claros de datos, mapeos y necesidades de datos de prueba.
• Sólidas habilidades de comunicación con la capacidad de explicar conceptos complejos de datos a partes interesadas técnicas y no técnicas.
• Experiencia trabajando en entornos de entrega ágil y colaborando entre equipos de producto, ingeniería, calidad, arquitectura y operaciones.
• Bases de Datos de Habilidades y Tecnologías Preferentes

• Experiencia trabajando en banca, pagos, tarjetas de crédito, depósitos, préstamos o datos de clientes/cuentas.
• Comprensión de las plataformas bancarias principales, los flujos de procesamiento de transacciones, las jerarquías de clientes y cuentas, y los requisitos regulatorios de informe.
• Capacidad para rastrear, analizar y mapear datos entre aplicaciones, bases de datos, archivos, APIs y plataformas de datos empresariales tanto ascendentes como descendentes.
• Familiaridad con arquitecturas de procesamiento por lotes y en tiempo real y el movimiento de datos entre sistemas bancarios interconectados.
• Se prefiere experiencia con plataformas empresariales de gestión de datos de prueba, enmascaramiento de datos, generación sintética de datos, subconfiguración de datos y provisión automatizada de datos.
• Comprensión de la gobernanza de datos, clasificación de datos, requisitos de retención y normativas que rigen el almacenamiento, transmisión y protección de datos sensibles de clientes y financieros.