Data Engineer Senior

Serás responsable de diseñar y construir soluciones de ingesta y procesamiento de datos confiables, automatizadas y escalables, asegurando la calidad, completitud y disponibilidad de la información.

Entre tus principales responsabilidades estarán:

• Diseñar y construir pipelines de datos productivos.

• Implementar procesos de ingesta y procesamiento utilizando servicios de Google Cloud Platform (GCP).

• Trabajar con BigQuery y Cloud Storage para almacenamiento y procesamiento de datos.

• Diseñar tablas eficientes considerando particionamiento, clustering, datos tardíos y zonas horarias.

• Orquestar y monitorear pipelines mediante Cloud Composer / Airflow.

• Implementar controles de completitud, volumetría y alertas ante comportamientos anómalos.

• Trabajar con grandes volúmenes de información y optimizar procesos considerando rendimiento y costos en la nube.

• Documentar pipelines, procedimientos operativos, runbooks y procesos de reproceso/backfill.

• Trabajar colaborativamente con equipos de Data, IA y Data Science.

• Participar en la definición y evolución de soluciones dentro de una plataforma de datos existente.

🛠️ Stack tecnológico

Google Cloud Platform:

• BigQuery

• Cloud Storage

• Pub/Sub

• Dataflow / Apache Beam

• Cloud Run / Cloud Functions

• Cloud Composer / Airflow

• Workflows

• IAM

• Secret Manager

• Cloud Logging & Monitoring

• Terraform

• Cloud Build / CI-CD

Lenguajes y herramientas:

• Python

• SQL avanzado

• Git

• APIs REST / Webhooks

Formatos y tecnologías de datos:

• Parquet

• JSON

• CSV

• Formación en Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Industrial, Computación o carrera afín.

• 4+ años de experiencia como Data Engineer.

• Al menos 2 años de experiencia trabajando con GCP y BigQuery.

• Experiencia construyendo pipelines productivos con Airflow / Cloud Composer.

• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.

• Dominio de Git y flujos CI/CD.

• Experiencia con Python y SQL avanzado.

• Capacidad para trabajar de manera autónoma y tomar decisiones técnicas.

• Rigurosidad y orientación a la calidad y completitud de los datos.

• Capacidad de documentación y generación de conocimiento.

• Comunicación clara con equipos técnicos y de negocio.

• Criterio para optimizar costos y rendimiento en la nube.

• Certificación Google Cloud Professional Data Engineer.

• Experiencia en industrias como fintech, banca o servicios financieros.

• Experiencia con herramientas de integración de eventos y APIs.