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Data Engineer

Summary

Build and maintain data pipelines and ETL processes to move data into a warehouse, using Python/Java/Scala and cloud services like GCP/AWS/Azure.

Beneficios Stefanini

Modalidad Hibrida

  • Diseñar, desarrollar y mantener canales de datos y procesos ETL para garantizar el flujo eficiente y confiable de datos desde diversas fuentes a nuestro almacén de datos.
  • Colaborar con científicos de datos, analistas y otras partes interesadas para comprender los requisitos de datos y traducirlos en soluciones técnicas.
  • Realizar modelado de datos y diseño de bases de datos para optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos.
  • Implementar procesos de validación y calidad de los datos para garantizar la precisión e integridad de los datos.
  • Supervisar y solucionar problemas de sistemas y canalizaciones de datos para identificar y resolver cualquier problema o cuello de botella.
  • Desarrollar y mantener documentación para procesos, sistemas y mejores prácticas de ingeniería de datos.
  • Manténgase actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en ingeniería de datos y recomiende mejoras para mejorar la infraestructura y los sistemas de datos.
  • Experiencia de 2 a 3 años (mínimo) como Data Engineer o Ingeniero de Software con conocimientos de datos (Indispensable).
  • Conocimiento intermedio/avanzado en al menos de los siguientes lenguajes: Python, Java, Scala o Golang (Indispensable).
  • Versionamiento de código con git (Indispensable).
  • Contenerización de aplicaciones (Docker) y despliegue en orquestadores de contenedores (Kubernetes).
  • Conocimientos aplicados en CI/CD (Gitlab o Github).
  • Entendimiento de tipos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) en distintas plataformas de almacenamiento de datos (Indispensable).
  • Conocimiento de las distintas etapas del ciclo del dato: ingesta, almacenamiento, transformación y explotación (Indispensable).
  • Experiencia en construcción de pipelines de datos (ETL) tanto en Streaming como en Batch (Indispensable).
  • Modelamiento de datos para su explotación. Conocimientos avanzados de SQL (Indispensable).
  • Experiencia con los sevicios de datos de alguna de las nubes principales (GCP, AWS, Azure) (Indispensable).
  • Manejo de herramientas de Infraestructura como código (Terraform preferiblemente).

See also