Data Engineer Semi Senior GCP Python avanzado, SQL avanzado, GCP, ETL, Airflow, Data Pipelines
Summary
Build and optimize cloud-based data pipelines on GCP using Python, SQL, Airflow, and ETL/ELT workflows to ingest, transform, and model data for analytics.
Data Engineer Semi Senior | GCP | Python | SQL Santiago, Chile | Modalidad Híbrida
En AGTEC nos encontramos en búsqueda de un Data Engineer Semi Senior para integrarse a un proyecto estratégico del área de Plataforma, Arquitectura y Data, participando en el desarrollo y optimización de soluciones de procesamiento de datos en ambientes Cloud. Si te apasiona la ingeniería de datos, el desarrollo de pipelines y las plataformas de datos modernas, esta es una excelente oportunidad para sumarte a un equipo con foco en innovación y analítica avanzada.
Principales Responsabilidades
- Analizar, diseñar, desarrollar y probar procesos de ingesta de datos (ELT) en ambientes Google Cloud Platform (GCP).
- Implementar mantenciones correctivas y evolutivas de procesos ETL/ETL.
- Desarrollar soluciones de ingeniería de datos serverless mediante pipelines escalables.
- Automatizar procesos de integración y procesamiento de datos.
- Integrar, consolidar y depurar datos provenientes de diversas fuentes.
- Diseñar y construir modelos de datos para iniciativas analíticas y de negocio.
- Participar en el desarrollo de plataformas Cloud para la puesta en producción de soluciones de datos.
- Apoyar actividades de arquitectura y diseño de plataformas de datos.
- Colaborar en proyectos corporativos de Data Warehouse y Analítica Avanzada.
Requisitos Excluyentes
- Experiencia desarrollando procesos ETL / ELT.
- Manejo avanzado de Python.
- Manejo avanzado de SQL.
- Experiencia trabajando en Google Cloud Platform (GCP).
- Experiencia construyendo pipelines de datos.
- Conocimientos en automatización y orquestación de procesos.
- Experiencia en modelamiento de datos y soluciones analíticas.
Conocimientos Deseables
- Apache Airflow.
- DBT.
- Terraform.
- Kubernetes.
- Apache Beam.
- Apache Spark.
- Arquitecturas Serverless.
- Data Warehouse y Data Lake.
Condiciones
Modalidad: Híbrida Asistencia presencial: 2 veces por semana (a coordinar con el equipo)
¿Qué buscamos?
Buscamos una persona con pensamiento analítico, orientación a resultados y pasión por las tecnologías de datos, capaz de desenvolverse en ambientes dinámicos y aportar valor desde la construcción de soluciones modernas en la nube.
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