Ingeniero de Datos
Summary
Data engineer building batch (and sometimes streaming) ingestion and transformation pipelines, dimensional/data-vault data models, and orchestrated, monitored workflows. Core stack is Snowflake (Snowpipe, Streams/Tasks, dbt) with Airflow, advanced SQL, Python/Scala/Java, and basic AWS/Azure/GCP knowledge.
Construir pipelines de ingesta y transformación (batch y, según el caso, streaming).
Modelar datos (dimensional, data vault o similar) y mantener la calidad y documentación.
Orquestar procesos y monitorear fallas, costos y rendimiento.
Trabajar con analistas, científicos de datos y áreas de negocio para traducir necesidades en datasets.
Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno y control de acceso a los datos.
Especialidades (Nube): diseñar el entorno (warehouses, roles, bases de datos, esquemas y control de acceso); cargar y transformar datos (Snowpipe, Streams y Tasks, stages, formatos como Parquet y JSON); optimizar rendimiento y costo (tamaño de warehouses, clustering, caché, monitoreo de consumo); y asegurar gobierno y seguridad (enmascaramiento dinámico, row access policies, compartición segura).
Especialidades (Snowflake): experiencia práctica con Snowflake en producción; SQL muy sólido, incluyendo semi-estructurados (VARIANT/JSON); dbt + Snowflake y orquestación (Airflow u otra); conocimiento básico de la nube donde corre la instancia (AWS, Azure o GCP); plus: Snowpark, certificación SnowPro Core (o superior), e integración con BI (Power BI, Tableau).
Buscamos un perfil con:
SQL avanzado y Python (o Scala/Java).
Experiencia con ETL/ELT, modelado de datos y control de versiones (Git).
Herramientas de orquestación (Airflow o equivalente) y transformación (dbt es un plus muy común).
Conceptos de CI/CD y, deseable, infraestructura como código (Terraform).
Inglés técnico (lectura de documentación y comunicación con equipos regionales).
Especialidades (según el alcance del rol):
En nube: diseño de entornos, carga/transformación (Snowpipe, Streams y Tasks, stages), optimización de rendimiento y costo, y gobierno/seguridad (enmascaramiento dinámico, row access policies).
En Snowflake: experiencia práctica en producción (no solo cursos), SQL sólido con datos semi-estructurados (VARIANT/JSON), dbt + Snowflake con orquestación (Airflow u otra), y entendimiento básico de AWS/Azure/GCP.
Valoramos además la capacidad de trabajar de forma colaborativa con negocio y equipos técnicos para lograr resultados medibles, la proactividad para detectar fallas y costos, y el criterio para documentar y asegurar trazabilidad y calidad de datos.
Beneficios no especificados en la publicación.