Ingeniero(a) de Datos Semi Senior
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Principales responsabilidades
En el rol de Ingeniero(a) de Datos, nuestro objetivo es diseñar, construir y optimizar pipelines de datos confiables y escalables, asegurando que la plataforma funcione de manera estable en la nube y entregue información usable para analítica y operación.
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta, transformación y procesamiento de datos.
- Construir y optimizar procesos ETL/ELT para grandes volúmenes de información.
- Desarrollar soluciones de integración utilizando Databricks.
- Modelar y estructurar datos para consumo analítico y operacional.
- Optimizar consultas SQL y procesos de procesamiento de datos para mejorar rendimiento y costos.
- Garantizar calidad, disponibilidad y trazabilidad de la información (validaciones, monitoreo y controles).
- Participar en la definición y mejora de arquitecturas de datos escalables.
- Colaborar con equipos de Analytics, BI, Data Science y negocio para alinear requisitos y asegurar uso correcto de los datos.
- Monitorear y resolver incidencias relacionadas con las plataformas de datos, aplicando buenas prácticas de operación y observabilidad.
Requisitos
Requisitos excluyentes
- Desde 3 años de experiencia como Ingeniero(a) de Datos, Data Engineer o cargos similares.
- Experiencia práctica con Databricks.
- Dominio de SQL avanzado (optimización, análisis de rendimiento y calidad de consultas).
- Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT para volúmenes relevantes.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
- Conocimientos de modelamiento de datos (estructuras para consumo analítico/operacional).
- Orientación a la calidad y a la trazabilidad: validaciones, monitoreo y control de datos.
- Mentalidad de escalabilidad: pensar en rendimiento, costos y mantenibilidad.
- Colaboración y comunicación clara con equipos técnicos y del negocio.
- Responsabilidad operativa: actuar ante incidencias y proponer mejoras preventivas.
- Experiencia con AWS (S3, Glue, Lambda o Redshift).
- Python.
- Apache Spark / PySpark.
- Delta Lake.
- Airflow u otra herramienta de orquestación.
- Conocimientos de Data Lake y Data Warehouse.
- Experiencia con CI/CD para proyectos de datos.
Deseables
- Experiencia con AWS (S3, Glue, Lambda o Redshift).
- Python para automatización y soporte a pipelines.
- Apache Spark / PySpark y optimización de procesamiento distribuido.
- Delta Lake para mejorar confiabilidad y rendimiento.
- Airflow u otra herramienta de orquestación.
- Conocimientos de Data Lake y Data Warehouse.
- Experiencia con CI/CD para proyectos de datos.
La modalidad híbrida que ofrecemos, ubicada en Las Condes, permite combinar la flexibilidad del trabajo remoto con la colaboración presencial, facilitando un mejor equilibrio y dinamismo laboral.
Participarás en proyectos innovadores con clientes de alto nivel y sectores diversos, en un entorno que fomenta la inclusión, el respeto y el desarrollo técnico y profesional.
Si te entusiasma trabajar en una plataforma de datos en la nube y te identificas con los desafíos de escalabilidad, calidad y operación, queremos conocerte.
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