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Senior Data Engineer

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Summary

Senior Data Engineer at Endava (posted via SmartRecruiters) designs, builds, and maintains cloud data pipelines, warehouses, and ETL/ELT processes, partnering with data scientists and analysts. Core stack: Azure (Data Factory, SQL Database, Data Lake), Python, SQL, Spark, dbt, and Datadog, with hybrid work in Argentina.

La tecnología es nuestro cómo . Y las personas son nuestro porqué . Durante más de dos décadas, hemos aprovechado el poder de la tecnología para impulsar cambios significativos.

Combinando ingeniería de primer nivel, experiencia en distintas industrias y un enfoque centrado en las personas, asesoramos y colaboramos con marcas líderes de diversos sectores para crear plataformas dinámicas y experiencias digitales inteligentes que impulsan la innovación y transforman los negocios.

Desde el prototipo hasta generar un impacto real: sé parte de una transformación global haciendo un trabajo que realmente importa.

Descripción del empleo

Nuestro equipo de Datos cuenta con experiencia en ingeniería, análisis, arquitectura, modelado, machine learning, inteligencia artificial y ciencia de datos. Esta disciplina es responsable de transformar datos sin procesar en información accionable, construir infraestructuras de datos robustas y facilitar la toma de decisiones basada en datos, así como impulsar la innovación mediante analítica avanzada y modelos predictivos.

Como Data Engineer en Endava yo voy a:

  • Trabajar en conjunto con científicos y analistas de datos para comprender las necesidades de información y crear flujos de datos eficientes.
  • Diseñar soluciones, implementar y mantener pipelines de datos para la ingesta, procesamiento y transformación de información utilizando servicios cloud y otras tecnologías.
  • Crear y mantener soluciones de almacenamiento de datos, incluyendo Azure SQL Database, Azure Data Lake y Azure Blob Storage.
  • Crear y mantener procesos ETL (Extract, Transform, Load) utilizando Azure Data Factory o tecnologías equivalentes.
  • Implementar procedimientos de validación y limpieza de datos para garantizar su calidad, integridad y confiabilidad.
  • Mejorar la escalabilidad, eficiencia y optimización de costos de los pipelines de datos.
  • Monitorear y resolver problemas relacionados con los pipelines, garantizando la consistencia y disponibilidad de los datos.
  • Automatizar tareas y desplegar código con estándares de producción, incluyendo pruebas unitarias, integración continua, control de versiones y otras buenas prácticas.
  • Dominio de Python y SQL, con experiencia en lenguajes de scripting orientados al procesamiento de datos.
  • Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
  • Conocimiento de buenas prácticas y principios de diseño de datos, incluyendo conceptos como Medallion,Kimball y Star Schema, así como de Data Warehousing y modelado de datos.
  • Sólida comprensión de procesos ETL/ELT.
  • Experiencia con técnicas avanzadas de transformación y optimización de datos, incluyendo Spark (PySpark/Scala).
  • Experiencia con servicios de Azure,AWS o GCP
  • Dominio de herramientas como Data Build Tool (dbt) y Datadog.
  • Experiencia con herramientas de monitoreo y observabilidad de datos.
  • Experiencia relevante con arquitecturas orientadas a eventos (Event-Driven Architecture).
  • Buen conocimiento y comprensión de metodologías y formas de trabajo Agile.

Información adicional

Descubrí algunos de los beneficios globales que ofrecemos para que nuestra gente pueda desarrollar su máximo potencial:

  • Finanzas: Paquete salarial competitivo, reconocimientos basados en nuestros valores y bono por referidos.
  • Desarrollo profesional: Coaching de carrera, oportunidades profesionales a nivel global, trayectorias de carrera no lineales y programas internos de desarrollo para liderazgo técnico y de gestión.
  • Oportunidades de aprendizaje: Proyectos complejos, rotaciones, comunidades tecnológicas internas, capacitaciones, certificaciones, coaching, suscripciones a plataformas de aprendizaje online, sesiones de intercambio de conocimientos, workshops y conferencias.
  • Equilibrio entre vida personal y laboral: Modalidad de trabajo híbrida, horarios flexibles y programa de asistencia al empleado.
  • Salud y bienestar: Programa interno global de bienestar y acceso a aplicaciones de bienestar.
  • Comunidad: Comunidades tecnológicas internas a nivel global, clubes de hobbies y grupos de interés, programas de inclusión y diversidad, eventos y celebraciones.

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