Cloud Data Engineer | AI & Real-Time

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Estamos buscando un Cloud Data Engineer | AI & Real-Time para sumarse al área de CDPO.

La persona que se incorpore tendrá un rol clave en la evolución de la plataforma de datos de la compañía, participando en la integración de nuevas fuentes, optimización de pipelines y desarrollo de capacidades de procesamiento en tiempo real.

El área se encuentra en un momento de crecimiento y consolidación, lo que representa una excelente oportunidad para participar en decisiones de arquitectura y trabajar con tecnologías modernas de datos.

Principales responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de ingesta de datos desde distintas fuentes (APIs, bases operacionales, sistemas ERP, entre otros).
• Integrar nuevas fuentes de datos a la plataforma corporativa.
• Optimizar pipelines y procesos existentes para mejorar performance, eficiencia y escalabilidad.
• Diseñar e implementar modelos de datos analíticos optimizados para consumo de negocio.
• Desarrollar transformaciones de datos utilizando SQL, Python y PySpark.
• Colaborar en la evolución de la arquitectura Lakehouse y el modelo Medallion (Bronze, Silver, Gold).
• Implementar controles y frameworks de calidad de datos.
• Participar en iniciativas de automatización, gobernanza de datos y MLOps.
• Colaborar con equipos de BI, plataformas y producto para asegurar la disponibilidad y calidad de los datasets.

Requisitos:

Formación

• Estudiante avanzado o graduado de carreras como Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o afines.

Experiencia

• Entre 2 y 4 años de experiencia en roles de Data Engineering, BI o desarrollo de ETL.
• Experiencia trabajando con plataformas cloud de datos (Azure, AWS o GCP).
• Experiencia construyendo y optimizando pipelines de datos en entornos productivos.

Conocimientos técnicos (excluyentes)

• SQL avanzado (CTEs, window functions, optimización de queries).
• Python para procesamiento y transformación de datos.
• Experiencia en diseño de procesos ETL/ELT.
• Modelado de datos dimensional (star schema).
• Uso de Git para versionado de código.

Conocimientos deseables

• Arquitecturas Data Lake / Lakehouse.
• Procesamiento streaming o real-time.
• Herramientas de orquestación de pipelines.
• Experiencia con plataformas como Databricks, Snowflake, BigQuery o Synapse.
• Experiencia integrando sistemas como ERP, CRM o APIs.
• Conocimientos de MLOps o arquitecturas de Machine Learning en producción.

Qué ofrecemos

• Participar en la construcción y evolución de la plataforma de datos de la organización.
• Exposición a decisiones de arquitectura y tecnologías modernas.
• Trabajo colaborativo con equipos de BI, plataformas y producto.
• Modalidad híbrida.

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