Ingeniero de Datos Python para Expansión Global de Fuentes Inmobili...

Estate Atlas, una startup de datos como servicio (DaaS), busca un Ingeniero de Datos Python para impulsar su infraestructura ETL sin servidor. Nuestra misión es proporcionar información basada en datos sobre los mercados inmobiliarios globales, empoderando a inversores, analistas y profesionales con datos inmobiliarios precisos, transparentes y prácticos. Estamos construyendo la principal fuente mundial de datos inmobiliarios internacionales, agregando y estandarizando información de una amplia gama de fuentes globales para hacer los mercados más transparentes y accesibles. Ya hemos diseñado una infraestructura ETL de vanguardia sin servidor y ahora necesitamos expandir su alcance.

La persona seleccionada se centrará en la parte fundamental de nuestra estrategia de datos: localizar fuentes de datos internacionales de alto valor, verificar su precisión e integrar el código necesario en nuestro ecosistema. Será responsable de expandir nuestra cobertura a más de 15 países, asegurando que los datos sin procesar de diversas fuentes globales se extraigan, limpien y carguen correctamente en nuestro lago de datos.

Responsabilidades diarias incluirán:

Exploración y verificación de fuentes: Investigar y localizar activamente fuentes de datos fiables (registros gubernamentales, bancos centrales, portales inmobiliarios, etc.) Y crear hojas de datos para verificar su fiabilidad, formato y frecuencia de actualización. Se proporcionará acceso a un sitio web con fuentes preidentificadas.

Integración de pipelines: Escribir y mantener scripts Python eficientes para extraer datos sin procesar e integrarlos en nuestro pipeline ETL sin servidor existente.

Perfilado y calidad de datos: Analizar datos de muestra para comprender su estructura (comprobación de valores nulos, únicos y atípicos) y definir las reglas de negocio "limpias" para garantizar la calidad de los datos.

Estandarización: Implementar lógica de transformación utilizando herramientas como Polars y DuckDB para estandarizar diversos conjuntos de datos (por ejemplo, conversión de monedas, formatos de fecha, etc.).

Category: IT & Programming Subcategory: Data Science Project size: Medium