Ingeniero de Datos Python para Integración de Fuentes Inmobiliarias Globales en Plataforma Daas

Estate Atlas es una startup de datos como servicio (DaaS) con la misión de proporcionar información basada en datos sobre los mercados inmobiliarios globales. Nuestro objetivo es empoderar a inversores, analistas y profesionales con datos inmobiliarios precisos, transparentes y prácticos, convirtiéndonos en la principal fuente mundial de datos inmobiliarios internacionales. Logramos esto agregando y estandarizando información de una amplia gama de fuentes globales, haciendo que los mercados inmobiliarios sean más transparentes y accesibles.Ya hemos diseñado una infraestructura ETL de vanguardia sin servidor y ahora buscamos un Ingeniero de Datos Python para impulsar su expansión. El profesional 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.Serás responsable de expandir nuestra cobertura a más de 15 países, garantizando que los datos sin procesar de diversas fuentes globales se extraigan, limpien y carguen correctamente en nuestro lago de datos.Responsabilidades diarias clave incluyen: Exploración y verificación de fuentes: Investigar y localizar activamente fuentes de datos fiables (registros gubernamentales, bancos centrales, portales), utilizando un sitio web de referencia de fuentes, 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 de los datos.