Data Engineer

¿Qué necesitas saber?

Buscamos un perfil con experiencia comprobable en ingeniería de datos y con base técnica para llevar soluciones a producción. Valoramos especialmente el pensamiento analítico, el orden para trabajar con complejidad y una comunicación clara para colaborar con equipos de negocio y analítica.Requerimientos mínimos:

• Al menos 2 años de experiencia en motores de bases de datos SQL.
• Experiencia en procesamiento y gestión de archivos de serialización como JSON o YAML.
• Manejo y control de versionamiento (GitHub, GitLab).
• Capacidad de trabajar con datos y modelos, incluyendo conocimientos básicos para puesta en producción de modelos y atributos analíticos.
• Enfoque en mejora continua: identificar oportunidades de optimización en procesos de datos y trazabilidad.

Deseable para el rol: familiaridad con herramientas de visualización y reporting (p. ej., Looker Studio, Power BI o similares) y experiencia con Python para apoyar automatización y orquestación de tareas.Competencias personales: buscamos personas con pensamiento lógico y analítico, orientación a resultados, responsabilidad por la calidad del dato y habilidad para explicar decisiones técnicas con contexto de negocio. También es importante la colaboración efectiva con distintos equipos internos para asegurar que la solución cumpla el propósito esperado.

Projects

En Equifax Chile transformamos datos en oportunidades mediante una plataforma de data, analítica y tecnología que habilita decisiones más confiables para instituciones financieras, compañías, empleadores y agencias gubernamentales. Como Data Engineer, serás parte de un entorno global apoyado por un equipo multidisciplinario y orientado al crecimiento de carrera, donde convertimos requerimientos de negocio en soluciones de datos de punta a punta. Tu foco estará en diseñar e implementar el ciclo de vida del dato, desde su ingreso a la compañía hasta su consumo por clientes internos y externos, asegurando calidad, escalabilidad y trazabilidad para habilitar analítica y modelos en producción.

¿Qué harás?

Como Data Engineer, seremos responsables de mantener un flujo de datos sólido y continuamente mejorado, alineado a las necesidades del negocio y al ciclo de vida del dato en producción. Tus principales responsabilidades serán:

• Análisis de requerimientos de negocio: comprender necesidades, traducirlas a requerimientos técnicos y definir criterios de éxito para la solución de datos.
• Pensamiento lógico y analítico: evaluar fuentes, dependencias y calidad de los datos, proponiendo mejoras basadas en evidencia.
• Diseño de datos y solución: diseñar estructuras y modelos de datos que soporten analítica y consumo por distintos clientes, considerando mantenibilidad y performance.
• Implementación y mejora de procesos: construir, operar y optimizar procesos de ingesta, procesamiento y versionamiento de datos y transformaciones.
• Contribuir al ciclo de vida del dato desde la llegada a la compañía hasta su uso final, integrando prácticas de ingeniería y control de cambios.

Beneficios

Ofrecemos modalidad de trabajo híbrido con horarios flexibles para un balance saludable entre vida personal y laboral. Se otorgan días libres adicionales para fomentar el bienestar de nuestros colaboradores.Nuestro paquete de compensación integral incluye seguro médico complementario, convenio con gimnasio y beneficios específicos para madres y padres en la organización. Además, tendrás acceso a una plataforma de aprendizaje en línea para desarrollo profesional continuo, junto con programas de reconocimiento para valorar el aporte de cada integrante del equipo. Contarás con un entorno diverso, multicultural y orientado al crecimiento de carrera.

¿Qué podría diferenciarte?

• Al menos dos años con experiencia en la nube (deseable, no excluyente).
• Al menos dos años utilizando herramientas CI/CD a nivel usuario (no desarrollo), por ejemplo GoCD, Jenkins, Azure DevOps u otras.
• Inglés: intermedio (B2 deseable, B1 mínimo).
• Experiencia adicional con modelamiento de datos y prácticas para llevar atributos analíticos a producción.