Data Engineer Semi Senior

🛠️ Requisitos técnicos

2 a 4 años de experiencia como Data Engineer o en roles similares. Experiencia práctica trabajando con Google Cloud Platform (GCP).

Experiencia con:

• BigQuery
• Cloud Storage
• Cloud Composer / Airflow
• Dataflow / Apache Beam
• Pub/Sub
• SQL avanzado, incluyendo CTEs, funciones de ventana y optimización de consultas en BigQuery.
• Python orientado al procesamiento de datos, desarrollo de DAGs y uso de librerías cliente de GCP.
• Conocimientos de modelamiento de datos dimensional y conceptos de Data Warehouse / Data Lakehouse.
• Experiencia con Git y flujos de CI/CD como Cloud Build, GitHub Actions o GitLab CI.
• Conocimiento de formatos de datos como Parquet, Avro y JSON.
• Experiencia con patrones de integración como APIs REST, CDC y cargas incrementales.

🎓 Formación

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.

🤝 Habilidades

• Orientación al negocio y capacidad para comprender el impacto de los datos en los procesos de la organización.
• Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos.
• Trabajo colaborativo con equipos de Producto, Analítica, TI y proveedores.
• Autonomía y criterio para resolver problemas técnicos de complejidad media.
• Pensamiento analítico y atención al detalle.
• Orientación a la calidad y capacidad para identificar causas raíz.
• Responsabilidad y manejo cuidadoso de información sensible.
• Aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.
• Capacidad para trabajar en entornos ágiles bajo metodologías como Scrum o Kanban.

🎯 Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.
• Implementar procesos de ingesta desde sistemas transaccionales, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.
• Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery, considerando capas raw, staging y analítica.
• Aplicar buenas prácticas de particionamiento, clustering y optimización de consultas para mejorar rendimiento y controlar costos.
• Orquestar y monitorear flujos de datos utilizando Cloud Composer (Airflow), gestionando dependencias, reintentos, alertas y SLAs.
• Desarrollar procesos de transformación utilizando Dataflow (Apache Beam), Dataform o dbt, de acuerdo con las necesidades del proyecto.
• Implementar validaciones automáticas para asegurar la calidad, trazabilidad e integridad de los datos.
• Documentar procesos y soluciones de datos y participar en su catalogación.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos, incluyendo IAM, políticas a nivel de fila y columna y mecanismos de protección de información sensible.
• Colaborar con equipos de Analítica, BI y Negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos.
• Participar en la mejora continua de la arquitectura, proponiendo optimizaciones de performance, costos y mantenibilidad.
• Versionar código y participar en procesos de CI/CD e infraestructura como código.

⭐ Será valorado

• Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o Associate Cloud Engineer.
• Experiencia con Dataform o dbt.
• Conocimientos de Terraform e infraestructura como código.
• Experiencia con Dataproc / Spark.
• Exposición a herramientas de visualización como Looker o Looker Studio.
• Experiencia en industrias reguladas como servicios financieros, seguridad social o salud.
• Conocimientos de gobierno y protección de datos personales.
• Experiencia o nociones en habilitación de datos para soluciones de IA/ML y Vertex AI.

Buscamos un/a Data Engineer Semi Senior para integrarse a un equipo enfocado en la construcción y evolución de soluciones de datos sobre Google Cloud Platform (GCP).

El desafío estará orientado al diseño, desarrollo y optimización de pipelines batch y streaming, modelos de datos en BigQuery y procesos de integración y transformación, asegurando soluciones confiables, escalables, trazables y eficientes en costos.

Trabajarás de manera colaborativa con equipos de Analítica, BI, TI y Negocio, transformando necesidades de información en soluciones de datos que habiliten reportería, análisis y futuros casos de uso de IA/ML.