Data Engineer

Competencias técnicas

Diseño, construcción y consulta de soluciones MPP (Massive Parallel Processing) en BigQueryGestión de eventos y flujos de datos en tiempo real (Pub/Sub y Dataflow)Conocimiento y experiencia en el entorno de Google Cloud PlatformConocimientos en técnicas y herramientas de procesamiento distribuido de datos (ej. Spark)Dominio avanzado de Python y SQL (scripts complejos y optimización de queries)Conocimientos en Terraform para el despliegue de recursos en Google Cloud PlatformExperiencia en la gestión de flujos con Cloud Composer (Apache Airflow)Uso experto de Git/GitHub y metodologías de CI/CD para despliegues de datosHabilidades blandasComunicación asertiva, orientación hacia los clientes, trabajo en equipo, planificación y organización, innovación, pensamiento analítico, capacidad de aprendizaje.Formación requeridaProfesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Datos, Informática, Estadística o carreras afines.Experiencia requerida2 años (deseable: 2 a 3 años de experiencia en ingeniería de datos, analítica o proyectos de datos en entornos productivos).

Projects

Diseñar, construir y optimizar arquitecturas de datos y flujos de integración (ETL/ELT) sobre el ecosistema de Google Cloud Platform, mediante la implementación de soluciones escalables de ingeniería y modelos de datos eficientes, con el fin de garantizar la disponibilidad, calidad y gobernanza de la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas y el desarrollo de analítica avanzada en la organización.

Funciones principales

• Diseñar e implementar pipelines de datos de complejidad baja y media, considerando fuentes, transformaciones y destinos, bajo buenas prácticas de ingeniería de datos.
• Mantener y optimizar procesos ETL/ELT existentes, mejorando su rendimiento, tiempos de ejecución y uso de recursos.
• Integrar datos provenientes de distintas fuentes (bases de datos, APIs, archivos, plataformas cloud), asegurando consistencia y trazabilidad.
• Aplicar reglas de validación, limpieza y control de calidad de datos, detectando anomalías e inconsistencias.
• Diseñar e implementar mecanismos automáticos de validación y control de calidad en los pipelines de datos.
• Documentar pipelines, modelos de datos, transformaciones y dependencias, siguiendo los estándares del proyecto y del cliente.
• Atender requerimientos técnicos del proyecto y apoyar la resolución de incidencias relacionadas con datos, interactuando con equipos del cliente.
• Aplicar estándares de desarrollo, versionamiento, seguridad y buenas prácticas definidas por el cliente y la organización.
• Aplicar lineamientos de seguridad en el tratamiento y procesamiento de datos del cliente.
• Participar activamente en instancias de aprendizaje, mejora continua y adopción de nuevas herramientas o prácticas de ingeniería de datos.

Requisitos deseables

• Certificaciones intermedias en Data Engineering o Cloud.
• Cursos especializados en ETL, Big Data o Pipelines.