Data Engineer Semi Senior

Skills

Requisitos Técnicos (Excluyentes)+3 años de experiencia en ingeniería de datos o desarrollo con foco en integración de datos. Experiencia sólida en Python y SQL avanzado. Experiencia trabajando en ecosistemas AWS: S3, Glue, Redshift, Lambda, Step Functions, Athena, EMR. Experiencia en construcción de pipelines ETL/ELT. Manejo de herramientas de orquestación (Airflow o AWS Step Functions). Conocimientos en modelado de datos (relacional, normalización y desnormalización). Experiencia en integración de múltiples fuentes de datos. Conocimientos en calidad de datos, monitoreo y trazabilidad (data lineage). Manejo de Git y flujos de trabajo colaborativos. Experiencia trabajando con metodologías ágiles.Perfil BuscadoPerfil Semi Senior con buena autonomía y capacidad de ejecución. Fuerte orientación a calidad de datos y eficiencia en procesos. Pensamiento analítico y foco en resolución de problemas. Capacidad para trabajar en entornos dinámicos y colaborativos. Mentalidad de mejora continua y buenas prácticas.

Projects

Buscamos un/a Data Engineer Semi Senior con experiencia en entornos cloud (AWS) para diseñar, construir y mantener soluciones de datos escalables y confiables. La persona que se incorpore tendrá un rol clave en la construcción de pipelines de datos (batch y streaming), la optimización de procesos ETL/ELT y la evolución de la plataforma de datos, asegurando calidad, disponibilidad y eficiencia en el procesamiento de grandes volúmenes de información. Trabajará de forma cercana con equipos de analítica, data science y negocio, transformando requerimientos en soluciones técnicas robustas dentro de un ecosistema moderno de datos.

Responsibilities

Data Engineering & PipelinesDiseñar, desarrollar e implementar pipelines de datos robustos y escalables (batch y streaming). Construir procesos de ingesta, transformación y carga (ETL/ELT) desde múltiples fuentes de datos. Integrar sistemas heterogéneos (bases de datos, APIs, archivos) mediante flujos automatizados. Asegurar la correcta alimentación de data lakes y data warehouses.Cloud & InfraestructuraConstruir y mantener la infraestructura de datos en AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda, Step Functions, Athena, EMR). Garantizar disponibilidad, performance y escalabilidad de las soluciones implementadas. Colaborar en la definición de arquitecturas de datos modernas en la nube.Calidad & OptimizaciónAplicar técnicas de limpieza, validación y estandarización de datos. Implementar controles de calidad, monitoreo y data lineage. Optimizar consultas SQL, pipelines y uso de recursos. Monitorear tiempos de carga, volúmenes y errores en producción.Documentación & Buenas PrácticasDocumentar pipelines, modelos de datos y arquitecturas. Promover buenas prácticas de ingeniería de datos. Trabajar con versionado de código (Git) y procesos colaborativos.ColaboraciónTrabajar junto a Data Analysts, Data Scientists y stakeholders de negocio. Traducir requerimientos funcionales en soluciones técnicas. Participar en ceremonias ágiles (Scrum / Kanban).

Desirable

Requisitos DeseablesExperiencia con Spark / PySpark sobre EMR. Conocimiento de dbt u otras herramientas de transformación. Experiencia en procesamiento en tiempo real (Kafka o Kinesis). Experiencia con Terraform o Infrastructure as Code. Certificaciones AWS (Data Analytics, Solutions Architect).