Data Engineer

Descripción Buscamos un/a Data Engineer para construir pipelines y plataformas de datos que sostengan productos y decisiones. Nos importa tanto la excelencia técnica como la colaboración: necesitamos personas que se comuniquen claro, cumplan acuerdos y aprendan constantemente. Experiencia y habilidades requeridas • Experiencia construyendo pipelines de datos y flujos ETL/ELT en entornos reales. • Conocimiento sólido en SQL (modelado, joins, performance y diseño de queries). • Familiaridad con herramientas de orquestación y procesamiento de datos (por ejemplo: Airflow, Dataflow, Spark u otras equivalentes). • Buenas prácticas de ingeniería de datos: pruebas, versionamiento, documentación y monitoreo. • Experiencia con almacenamiento y procesamiento (data warehouse y/o lake, según stack). • Entendimiento de gobernanza y seguridad de datos (accesos, buenas prácticas, manejo responsable). • Capacidad para trabajar con métricas y objetivos: confiabilidad, latencia, costo y calidad. Habilidades y características • Orientación a la calidad y al detalle (sin perder foco en el impacto). • Autonomía y sentido de ownership para sostener servicios de datos. • Comunicación efectiva: explicar decisiones técnicas y negociar prioridades. • Mentalidad colaborativa: proponer mejoras y aprender en equipo. • Proactividad ante incidentes: investigar, documentar y prevenir recurrencias. Modalidad y cultura Trabajamos en un entorno híbrido que confía en tu autonomía. Nuestro enfoque es acompañarte desde el onboarding, con feedback constante, crecimiento a tu medida y una cultura donde transparencia y colaboración son la base.

Funciones En este rol, nuestro objetivo es que los datos fluyan con calidad, seguridad y rendimiento para habilitar casos de uso de negocio. • Diseñar, construir y mantener pipelines de datos robustos (ingesta, transformación y publicación). • Modelar datos para analítica y consumo (por ejemplo, con esquemas tipo staging, warehouse y mart cuando aplique). • Automatizar procesos de carga y orquestación, asegurando ejecución confiable y trazabilidad. • Garantizar calidad del dato: validaciones, pruebas, monitoreo y alertas. • Optimizar rendimiento (costos y tiempos) en cargas, transformaciones y almacenamiento. • Versionar y documentar componentes de datos (código, contratos de datos, criterios de aceptación). • Trabajar con Ingeniería de Software, Analítica y Producto para convertir requerimientos en soluciones medibles. • Participar en revisiones técnicas, elevar buenas prácticas y contribuir a la mejora continua del equipo.