Data Engineer Semi Senior

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.

• Implementar procesos de ingesta desde sistemas transaccionales, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.

• Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery, considerando capas raw, staging y analítica.

• Aplicar buenas prácticas de particionamiento, clustering y optimización de consultas para mejorar rendimiento y controlar costos.

• Orquestar y monitorear flujos de datos utilizando Cloud Composer (Airflow), gestionando dependencias, reintentos, alertas y SLAs.

• Desarrollar procesos de transformación utilizando Dataflow (Apache Beam), Dataform o dbt, de acuerdo con las necesidades del proyecto.

• Implementar validaciones automáticas para asegurar la calidad, trazabilidad e integridad de los datos.

• Documentar procesos y soluciones de datos y participar en su catalogación.

• Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos, incluyendo IAM, políticas a nivel de fila y columna y mecanismos de protección de información sensible.

• Colaborar con equipos de Analítica, BI y Negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos.

• Participar en la mejora continua de la arquitectura, proponiendo optimizaciones de performance, costos y mantenibilidad.

• Versionar código y participar en procesos de CI/CD e infraestructura como código.

2 a 4 años de experiencia como Data Engineer o en roles similares. Experiencia práctica trabajando con Google Cloud Platform (GCP).

Experiencia con:

• BigQuery

• Cloud Storage

• Cloud Composer / Airflow

• Dataflow / Apache Beam

• Pub/Sub

• SQL avanzado, incluyendo CTEs, funciones de ventana y optimización de consultas en BigQuery.

• Python orientado al procesamiento de datos, desarrollo de DAGs y uso de librerías cliente de GCP.

• Conocimientos de modelamiento de datos dimensional y conceptos de Data Warehouse / Data Lakehouse.

• Experiencia con Git y flujos de CI/CD como Cloud Build, GitHub Actions o GitLab CI.

• Conocimiento de formatos de datos como Parquet, Avro y JSON.

• Experiencia con patrones de integración como APIs REST, CDC y cargas incrementales.

🎓 Formación

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.

🤝 Habilidades

• Orientación al negocio y capacidad para comprender el impacto de los datos en los procesos de la organización.

• Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos.

• Trabajo colaborativo con equipos de Producto, Analítica, TI y proveedores.

• Autonomía y criterio para resolver problemas técnicos de complejidad media.

• Pensamiento analítico y atención al detalle.

• Orientación a la calidad y capacidad para identificar causas raíz.

• Responsabilidad y manejo cuidadoso de información sensible.

• Aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.

• Capacidad para trabajar en entornos ágiles bajo metodologías como Scrum o Kanban.

• Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o Associate Cloud Engineer.

• Experiencia con Dataform o dbt.

• Conocimientos de Terraform e infraestructura como código.

• Experiencia con Dataproc / Spark.

• Exposición a herramientas de visualización como Looker o Looker Studio.

• Experiencia en industrias reguladas como servicios financieros, seguridad social o salud.

• Conocimientos de gobierno y protección de datos personales.

• Experiencia o nociones en habilitación de datos para soluciones de IA/ML y Vertex AI.