Data Engineer Senior / Semi Senior
Summary
Build and maintain data pipelines, integrate systems, and model data for analytics using Python, Spark, SQL, and GCP tools like BigQuery and Airflow.
- Diseñar, construir y mantener pipelines de datos para ingestión, transformación y publicación.
- Desarrollar integraciones entre sistemas para asegurar flujos confiables de datos.
- Implementar modelado de datos orientado a casos de uso analíticos y operativos.
- Aplicar prácticas de ETL/ELT con foco en eficiencia, rendimiento y confiabilidad.
- Orquestar y gestionar ejecuciones con herramientas como Airflow y servicios de orquestación en GCP.
- Trabajar con servicios cloud (por ejemplo, Cloud Run, Cloud Composer, BigQuery y otros componentes de GCP) para despliegues y operación.
- Gestionar infraestructura y despliegues mediante IaC (por ejemplo, Terraform).
- Mantener el control de versiones con GitHub/GitLab, asegurando flujos de trabajo colaborativos y revisiones.
- Optimizar consultas y estructuras en SQL y bases de datos, asegurando performance y consistencia.
- Colaborar con el equipo para evolucionar la arquitectura de datos, documentar decisiones y asegurar buenas prácticas.
Buscamos un/a profesional con experiencia comprobable en el uso y tratamiento de datos. Nos interesa alguien con criterio técnico para transformar requerimientos en soluciones funcionales, y con enfoque en calidad, mantenibilidad y seguridad.
- Lenguajes de programación intermedio a avanzado, con foco en Python y Spark.
- Conocimiento intermedio en IaC, especialmente Terraform, y buenas prácticas de versionamiento con GitHub/GitLab.
- Conocimiento avanzado en SQL y uso de bases de datos.
- Conocimiento intermedio de GCP y herramientas como Airflow, Cloud Run, Cloud Composer, BigQuery (u otros servicios equivalentes).
- Conocimiento avanzado en herramientas para ETL/ELT.
- Comunicación efectiva para coordinar con equipos técnicos y no técnicos, transmitiendo avances, riesgos y decisiones.
- Mentalidad de ownership: resolver problemas, proponer mejoras y asegurar estabilidad de los procesos.
- Orientación a calidad: validación de datos, control de versiones, y cuidado del rendimiento y la trazabilidad.
Modalidad de trabajo: full time e híbrida (idealmente 3 días presenciales y 2 días remotos), conforme a la dinámica del proyecto.
Podés sumarte a un equipo que impulsa la innovación y el foco en desafíos, con acompañamiento consultivo para que nuestros clientes logren transformaciones de manera exitosa.