Ingeniero de Datos Intermedio (Remoto, Contrato) - Airflow | Spark | Python | SQL

Tareas y Responsabilidades

Somos una consultora de Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en fuerte crecimiento y estamos ampliando el equipo para llevar a cabo proyectos grandes, complejos y con impacto real.

Aquí, la IA no es un “concepto”: forma parte del día a día en automatizaciones, pipelines, observabilidad, calidad y productividad, siempre con enfoque en robustez y escala para clientes enterprise.

Si te gusta construir cosas que realmente funcionan — con datos llegando a tiempo, orquestación confiable, gobernanza, rendimiento y trazabilidad — ven con nosotros. 👇

✅ Lo que harás

• Construir y evolucionar pipelines de datos (batch y, cuando sea necesario, near real-time)
• Orquestar workflows con Apache Airflow: DAGs resilientes, idempotentes y fáciles de mantener, con dependencias, reintentos y backfills bien resueltos
• Desarrollar y optimizar procesamiento distribuido con Spark (PySpark), en entornos como Databricks
• Trabajar con Python y SQL para ingesta, transformación y validación
• Implementar calidad de datos, monitoreo/alertas, logs y observabilidad
• Colaborar con equipos de Data Science, Analytics y Producto
• Documentar decisiones y apoyar estándares de ingeniería (Git, CI/CD, code review)

🎯 Requisitos

• Experiencia práctica con Apache Airflow en producción: creación y mantenimiento de DAGs, operators, sensors y hooks, programación, reintentos, backfill y troubleshooting de ejecuciones
• Spark / PySpark sólido (transformaciones, optimización, lectura/escritura eficiente)
• Python aplicado a la ingeniería de datos (ingesta, integración con APIs, transformación y pruebas)
• SQL sólido (joins, CTEs, window functions, modelado y rendimiento)
• Conceptos claros de modelado y gobernanza de datos
• Diferenciales: Databricks (Jobs, notebooks, clusters, Delta Lake/arquitectura medallion, Unity Catalog), operación de Airflow administrado o en Kubernetes (MWAA, Cloud Composer, Astronomer), cloud (Azure, AWS o GCP), dbt y streaming (Kafka, Spark Structured Streaming)

💡 Lo que encontrarás aquí

• Proyectos desafiantes con grandes empresas y datos reales
• Entorno de crecimiento acelerado, con espacio para protagonismo y evolución
• Cultura de equipo: colaboración, autonomía, entrega y calidad
• Stack moderna, con incentivo real a la automatización y buenas prácticas