Sobre la posición
Buscamos un Ingeniero de Datos Senior con experiencia práctica y comprobable en diseño, desarrollo, implementación y soporte de pipelines de datos end-to-end en ambientes productivos.
La persona seleccionada será responsable de construir y operar soluciones robustas de ingeniería de datos, principalmente sobre Google Cloud Platform (GCP), utilizando Python y PySpark para la extracción, ingesta, transformación y procesamiento de grandes volúmenes de información.
Si tienes experiencia llevando pipelines de datos desde su desarrollo hasta su operación en producción y te apasiona construir soluciones escalables y confiables, ¡queremos conocerte!
🎯 Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar, implementar y dar soporte a pipelines de datos end-to-end en ambientes productivos.
- Desarrollar procesos de extracción, ingesta, transformación y procesamiento de datos utilizando Python y PySpark.
- Implementar y mantener soluciones de ingeniería de datos sobre Google Cloud Platform (GCP).
- Trabajar con servicios de GCP como:
- BigQuery
- Cloud Composer / Airflow
- Cloud Storage
- Cloud Logging
- Dataproc
- Automatizar, monitorear y optimizar procesos de datos.
- Identificar, diagnosticar y resolver incidentes y fallas en producción.
- Participar en iniciativas de optimización de pipelines, calidad de datos y desempeño.
- Aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones mediante GitHub y Bitbucket.
- Colaborar con equipos técnicos y de negocio para atender requerimientos relacionados con el procesamiento y disponibilidad de datos.
- Documentar procesos, componentes, arquitecturas y soluciones desarrolladas.
✅ Requisitos indispensables
Experiencia
- 2+ años de experiencia práctica comprobable en Data Engineering.
- Experiencia reciente y práctica trabajando con GCP, Python y pipelines de datos en ambientes productivos.
- Experiencia en el diseño, desarrollo, implementación y soporte de soluciones de datos end-to-end.
- Inglés 100%.
Conocimientos avanzados
Data Engineering
- Desarrollo de pipelines de datos.
- Procesos de extracción, ingesta y transformación.
- Python.
- PySpark.
Google Cloud Platform (GCP)
- BigQuery.
- Cloud Composer / Airflow.
- Cloud Storage Buckets.
- Cloud Logging.
- Dataproc.
Conocimientos intermedios
- SQL.
- Linux Shell Scripting.
Databricks
- Notebooks.
- Workflows / Jobs.
- Delta Lake.
- Unity Catalog.
Control de versiones
- GitHub.
- Bitbucket.
Microsoft Azure
- Virtual Machines.
- Microsoft Fabric.
⭐ Será un plus si cuentas con
- Experiencia con SSIS (SQL Server Integration Services).
- Experiencia con Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS).
- Conocimiento o experiencia con ServiceNow.
- Experiencia previa en el sector financiero.
- Experiencia previa en banca — no indispensable.
👤 Perfil ideal
Buscamos una persona con experiencia reciente en ambientes productivos, sólido dominio de Python, PySpark y GCP, y capacidad para construir, implementar y operar pipelines de datos de principio a fin.
El perfil ideal combina habilidades técnicas con capacidad para resolver problemas en producción, trabajar de manera colaborativa y entender las necesidades de disponibilidad, calidad, rendimiento y procesamiento de datos.
Será importante que esté familiarizado con herramientas de orquestación, almacenamiento, procesamiento, monitoreo y control de versiones dentro de ecosistemas cloud.
🔎 Tecnologías clave
Python | PySpark | GCP | BigQuery | Cloud Composer | Airflow | Cloud Storage | Dataproc | Cloud Logging | SQL | Databricks | Delta Lake | Unity Catalog | GitHub | Bitbucket | Azure | Microsoft Fabric
📩 ¿Te interesa?
Si cuentas con experiencia práctica construyendo y operando soluciones de Data Engineering en producción, especialmente con GCP + Python + PySpark, nos gustaría conocer tu perfil.
Postúlate y sé parte del equipo.
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