Ingeniero(a) de Datos Semi Senior
Summary
Design, build, and optimize scalable data pipelines using Databricks, SQL, and ETL/ELT processes to ensure reliable data delivery for analytics and operations in a cloud environment. Requires 3+ years of experience and proficiency in advanced SQL and data modeling.
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta, transformación y procesamiento de datos.
- Construir y optimizar procesos ETL/ELT para grandes volúmenes de información.
- Desarrollar soluciones de integración utilizando Databricks.
- Modelar y estructurar datos para consumo analítico y operacional.
- Optimizar consultas SQL y procesos de procesamiento de datos para mejorar rendimiento y costos.
- Garantizar calidad, disponibilidad y trazabilidad de la información (validaciones, monitoreo y controles).
- Participar en la definición y mejora de arquitecturas de datos escalables.
- Colaborar con equipos de Analytics, BI, Data Science y negocio para alinear requisitos y asegurar uso correcto de los datos.
- Monitorear y resolver incidencias relacionadas con las plataformas de datos, aplicando buenas prácticas de operación y observabilidad.
Requisitos excluyentes
- Desde 3 años de experiencia como Ingeniero(a) de Datos, Data Engineer o cargos similares.
- Experiencia práctica con Databricks.
- Dominio de SQL avanzado (optimización, análisis de rendimiento y calidad de consultas).
- Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT para volúmenes relevantes.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
- Conocimientos de modelamiento de datos (estructuras para consumo analítico/operacional).
- Orientación a la calidad y a la trazabilidad: validaciones, monitoreo y control de datos.
- Mentalidad de escalabilidad: pensar en rendimiento, costos y mantenibilidad.
- Colaboración y comunicación clara con equipos técnicos y del negocio.
- Responsabilidad operativa: actuar ante incidencias y proponer mejoras preventivas.
- Experiencia con AWS (S3, Glue, Lambda o Redshift).
- Python.
- Apache Spark / PySpark.
- Delta Lake.
- Airflow u otra herramienta de orquestación.
- Conocimientos de Data Lake y Data Warehouse.
- Experiencia con CI/CD para proyectos de datos.