Ingeniero(a) de Datos Intermedio | GCP

A Nava es una empresa de tecnología que impulsa la transformación digital de grandes organizaciones mediante soluciones innovadoras, combinando estrategia, datos, nube y desarrollo de software para generar valor para los negocios.

Estamos buscando un(a) Ingeniero(a) de Datos Intermedio para trabajar en la construcción y evolución de soluciones de datos escalables, garantizando calidad, gobernanza y alta disponibilidad de la información para respaldar análisis y tomas de decisiones estratégicas.

Principales Responsabilidades

Desarrollar y mantener pipelines de datos eficientes y escalables para diferentes escenarios (Data Lake, Data Warehouse y Data Mart).

Implementar procesos de ingestión y transformación de datos en entornos de Google Cloud Platform (GCP).

Desarrollar y mantener transformaciones de datos utilizando DBT.

Definir y aplicar estándares de modelado de datos relacional y dimensional.

Traducir requisitos de negocio en soluciones de datos robustas y escalables.

Garantizar calidad, gobernanza, seguridad y cumplimiento de los datos.

Monitorear y optimizar el rendimiento y los costos en entornos nube.

Contribuir a la evolución de la arquitectura y las buenas prácticas de la plataforma de datos.

Requisitos

Experiencia en Ingeniería de Datos y modelado de datos analíticos.

Conocimiento obligatorio en DBT.

Dominio avanzado de SQL y buenas prácticas para Data Warehouse.

Experiencia con Python y Spark para procesamiento de datos.

Conocimiento del ecosistema GCP: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage y Composer.

Experiencia con CI/CD, versionado y automatización de pipelines.

Conocimiento en arquitecturas modernas de datos (Lakehouse, Data Mesh y Streaming).

Conocimiento en Databricks.

Diferenciales

Experiencia en proyectos de modernización de plataformas de datos.

Experiencia en entornos corporativos de gran escala.

Conocimiento en Data Vault y otras metodologías avanzadas de modelado.

Buscamos profesionales con perfil analítico, colaborativo y enfoque en la calidad, que tengan interés en trabajar en desafíos complejos de datos y contribuir a la evolución continua de las soluciones de la empresa.

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