Data Engineer - CL
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Summary
Remote (Chile) data engineer who designs, builds and optimizes ingestion pipelines for travel-partner data in GCP/BigQuery, with a first mission of adding data-quality observability and automated monitoring/alerting. Core stack: SQL, Python, GCP, DevOps practices, medallion architecture, Looker Studio/Grafana.
El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y de negocio.
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Foco del rol:
Rediseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta y procesamiento de data de nuestros Partners de Travel:
- La primera mision es construir e implementar observabilidad y monitoreo de calidad en los procesos de ingesta de la data de partners.
- La segunda es asegurar un diseño optimo de los flujos de datos para tener un minimo costo de run, y asegurar un ownership claro junto con fuentes de la verdad únicas e inequívocas. Con esto se espera reducir la carga operativa, dar autonomia a los equipos de negocio y habilitar valor a los equipos de producto que construyen sobre estos datos.
Responsabilidades:
Construir de Pipelines de Calidad: Desarrollar scripts y procesos automatizados de auditoría de datos en BigQuery que certifiquen la completitud, coherencia y consistencia de lo datos, y alerten oportunamente cuando sea necesario
Diseñar y optimizar Pipelines de Ingesta: Diseñar y mejorar los pipelines que extraen data cruda desde los diferentes puntos de entrada de los partners (API, STFP, etc) o plataformas de orquestación hacia el Data Lake para analítica avanzada.
Automatizar alertas: Configurar flujos de monitoreo automatizados que detengan flujos de sincronización de audiencias anómalas o vacías.
Skills excluyentes:
- Dominio de SQL
- Componentes Cloud (GCP)
- Familiaridad con prácticas DevOps
- Ingeniería de Prompt
- Arquitectura Medallion
- Entendimiento de prácticas de Gobierno de datos y Compliance
- Dominio de Python
- Optimización de queries
- API & Servicios
- Familiaridad con herramientas de visualización: Looker Studio - Grafana
Soft Skills:
Comunicación:
Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
Colaboración:
Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
Resolución de problemas:
Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
Mentoring:
Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
Pensamiento crítico:
Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
Aprendizaje continuo:
Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
Entendimiento de negocio:
Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor
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🌿 Nuestra cultura es horizontal, de innovación, desafiante y sobre todo, se respira mucha buena onda!
En el marco de nuestro compromiso con la inclusión, la siguiente vacante está abierta en el marco de la ley 21.015.
En el marco de nuestro compromiso con la inclusión, la siguiente vacante está abierta en el marco de la ley 21.015.