Evaluando propuestas

Especialista en Etl con Python para Integración de Datos Inmobiliarios Globales

Publicado el 21 Mayo, 2026 en Programación y Tecnología

Sobre este proyecto

Abierto

Estate Atlas es una startup de datos como servicio (DaaS) con la misión de proporcionar información basada en datos sobre los mercados inmobiliarios globales. Empoderamos a inversores, analistas y profesionales con datos inmobiliarios precisos, transparentes y prácticos, construyendo la principal fuente mundial de datos inmobiliarios internacionales. Al agregar y estandarizar información de una amplia gama de fuentes globales, hacemos que los mercados inmobiliarios sean más transparentes y accesibles.

Ya hemos diseñado una infraestructura ETL de vanguardia sin servidor y ahora buscamos un especialista para impulsarla. Esta es una oportunidad clave para expandir nuestra cobertura de datos a más de 15 países.

El profesional seleccionado se centrará en la parte fundamental de nuestra estrategia de datos: localizar fuentes de datos internacionales de alto valor, verificar su precisión y escribir el código necesario para integrarlas en nuestro ecosistema. Será responsable de garantizar que los datos sin procesar de diversas fuentes globales se extraigan, limpien y carguen correctamente en nuestro lago de datos.

Las responsabilidades diarias incluyen:
*  Exploración y verificación de fuentes: Investigar y localizar activamente fuentes de datos fiables (registros gubernamentales, bancos centrales, portales), y crear hojas de datos para verificar su fiabilidad, formato y frecuencia de actualización.
*  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.
*  Estandarización: Implementar lógica de transformación utilizando herramientas como Polars y DuckDB para estandarizar diversos conjuntos de datos (por ejemplo, conversión de monedas a una moneda estándar, unificación de formatos de fecha y unidades de medida).

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Data Science
Tamaño del proyecto Grande

Duración del proyecto No definido

Habilidades necesarias

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