Data Engineer

Lo que buscamos

• 3+ años de experiencia trabajando en Data Engineering o posiciones similares.
• SQL avanzado.
• Experiencia sólida con Python para procesamiento y automatización de datos.
• Experiencia trabajando con Google BigQuery.
• Experiencia diseñando pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento de modelamiento de datos y diseño de data warehouses.
• Experiencia integrando APIs, bases de datos y archivos como fuentes de información.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de eventos o información transaccional.
• Conocimiento de estrategias de deduplicación, idempotencia y procesamiento incremental.
• Capacidad para implementar validaciones y controles de calidad de datos.
• Git y experiencia trabajando con pull requests/code review.
• Capacidad para investigar inconsistencias de datos sin asumir que una fuente es correcta solo porque está en producción.

Projects

En Guinea Mobile construimos la plataforma tecnológica que soporta múltiples operadores y marcas móviles sobre una misma infraestructura.Nuestro ecosistema procesa información de activaciones, suscriptores, planes, recargas, facturación y consumo de datos, voz y SMS. Trabajamos con distintas fuentes y plataformas —incluyendo nuestro BSS/OCS, sistemas internos, proveedores telco y servicios externos— y centralizamos gran parte de esta información en Google Cloud y BigQuery.Estamos fortaleciendo nuestra plataforma de datos para que la información utilizada por Tecnología, Finanzas, Operaciones y Negocio sea consistente, trazable y confiable.Buscamos un Data Engineer que nos ayude a construir esa base y que pueda hacerse responsable técnicamente de los pipelines que convierten datos operativos y telco en información usable para reporting, conciliaciones y analítica.

Qué harás

Tu principal responsabilidad será diseñar, desarrollar y mantener los pipelines de datos de Guinea.Trabajarás con fuentes como APIs, PostgreSQL, archivos CSV/JSON, SFTP, Cloud Storage y eventos generados por nuestros sistemas y plataformas telco.Entre tus responsabilidades estarán:

• Construir y mantener pipelines ETL/ELT sobre Google Cloud.
• Diseñar y mantener modelos de datos en BigQuery.
• Procesar grandes volúmenes de eventos de consumo de datos, llamadas y SMS.
• Construir capas de datos raw/bronze, silver y gold para separar ingestión, transformación y datos orientados a negocio.
• Implementar procesos de deduplicación, enriquecimiento y normalización de información.
• Integrar información proveniente de diferentes sistemas y proveedores.
• Construir controles automáticos de calidad de datos.
• Detectar diferencias entre fuentes y ayudar a determinar cuál representa correctamente la realidad del negocio.
• Automatizar conciliaciones entre bases operativas, BigQuery y reportes externos.
• Mantener trazabilidad desde el dato original hasta los reportes y métricas finales.
• Diseñar datasets que puedan ser consumidos fácilmente por BI, Finanzas, Operaciones y Producto.
• Optimizar queries, almacenamiento y costos de BigQuery.
• Monitorear pipelines y generar alertas ante datos incompletos, duplicados o procesos fallidos.
• Documentar fuentes, transformaciones, dependencias y definiciones de negocio.
• Trabajar junto al equipo de Tecnología en Git, code review y CI/CD.

Qué encontrarás en Guinea

Trabajarás directamente con problemas reales de ingeniería de datos donde la calidad de la información tiene impacto operativo y financiero.Tendrás acceso a distintas fuentes de datos, infraestructura en Google Cloud y un equipo de Tecnología con el que podrás diseñar y mejorar la arquitectura existente.Estamos en un proceso de evolución de nuestra plataforma telco y de datos, por lo que tendrás espacio para proponer estándares, simplificar procesos existentes y construir componentes que se conviertan en la base de la plataforma de datos de Guinea.

Suma puntos si tienes experiencia con

• Google Cloud Platform: Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud Functions o servicios similares.
• Terraform o Infrastructure as Code.
• Looker Studio u otras herramientas de BI.
• PostgreSQL.
• Arquitecturas bronze/silver/gold o medallion.
• Data contracts, data lineage o catálogos de datos.
• dbt u otras herramientas de transformación de datos.
• Observabilidad y monitoreo de pipelines.
• Procesamiento de CDRs, EDRs u otros eventos telco.
• Sistemas BSS/OCS, billing o charging.
• Datos relacionados con telecomunicaciones: MSISDN, IMSI, IMEI, planes, balances, consumo de data, voz o SMS.
• Construcción de datasets para modelos predictivos o Machine Learning.