Data Engineer BR 6
Summary
Designs and maintains scalable data pipelines, ETL/ELT processes, and cloud-based data infrastructure to enable efficient data storage, processing, and analytics for business decision-making.
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables y eficientes.
- Construir y optimizar procesos ETL/ELT para integrar datos provenientes de múltiples fuentes.
- Diseñar y administrar almacenes de datos (Data Warehouses), Data Lakes y modelos de datos.
- Garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos.
- Optimizar consultas, procesos y flujos de datos para mejorar el rendimiento.
- Colaborar con analistas, científicos de datos y otros equipos para satisfacer las necesidades de información del negocio.
- Implementar procesos de monitoreo, validación y recuperación de datos.
- Automatizar tareas relacionadas con la gestión y procesamiento de datos.
- Documentar arquitecturas, procesos y flujos de datos.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobernanza y protección de datos.
- Experiencia comprobada como Data Engineer, Data Platform Engineer o en un puesto similar.
- Dominio de SQL y experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
- Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT y canalizaciones de datos.
- Conocimiento de lenguajes de programación como Python, Java, Scala o similares.
- Experiencia con plataformas de procesamiento de datos como Apache Spark, Hadoop o tecnologías equivalentes.
- Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure.
- Experiencia con herramientas de orquestación y automatización como Apache Airflow o similares.
- Conocimiento de herramientas de control de versiones como Git.
- Comprensión de arquitectura de datos, modelado de datos y optimización de rendimiento.
- Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
- Capacidad para trabajar de forma independiente y en equipos multidisciplinarios.
- Experiencia con servicios de datos en la nube como BigQuery, Redshift, Snowflake, Azure Synapse o similares.
- Conocimiento de herramientas de streaming de datos como Apache Kafka o equivalentes.
- Experiencia en empresas SaaS, startups o entornos de datos a gran escala.
- Conocimiento de prácticas de DataOps y automatización de procesos.
- Certificaciones en plataformas de nube o tecnologías de datos (deseables).
- Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software o un campo relacionado (preferido).
- Pensamiento analítico y resolución de problemas.
- Atención al detalle y enfoque en la calidad de los datos.
- Organización y gestión del tiempo.
- Colaboración y comunicación efectiva.
- Adaptabilidad y aprendizaje continuo.
- Proactividad e innovación.
- Responsabilidad y orientación a resultados.