Ingeniero de Datos Intermedio

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Estamos buscando un(a) Ingeniero(a) de Datos Semi-Senior para trabajar en la construcción, evolución y monitoreo de plataformas y pipelines de datos en entornos cloud. Buscamos un profesional con experiencia en ingeniería de datos, enfocado en rendimiento, escalabilidad y calidad de la información, además de un perfil colaborativo para actuar en proyectos estratégicos de datos y analytics.

Principales responsabilidades

• Desarrollar, mantener y optimizar pipelines de datos en entornos cloud, garantizando rendimiento, escalabilidad y confiabilidad.
• Trabajar en la construcción y mantenimiento de soluciones de ingesta, transformación y disponibilidad de datos.
• Desarrollar rutinas y procesos utilizando Databricks y servicios de AWS.
• Monitorear entornos y pipelines de datos, realizando análisis de rendimiento, troubleshooting y mejoras continuas.
• Implementar y mantener buenas prácticas de observabilidad, incluyendo monitoreo, logs, métricas y alertas.
• Crear y mantener componentes, plantillas y frameworks reutilizables para estandarizar los procesos de ingeniería de datos.
• Apoyar iniciativas de automatización, versionado de código y prácticas de CI/CD.
• Trabajar en conjunto con áreas de negocio, analytics y tecnología para atender las necesidades de datos de la compañía.
• Garantizar la aplicación de buenas prácticas relacionadas con la gobernanza, seguridad y calidad de los datos.

Requisitos y conocimientos

• Experiencia como Ingeniero(a) de Datos o en funciones relacionadas.
• Conocimiento en plataformas de datos en la nube, preferiblemente AWS.
• Experiencia con servicios de AWS, como S3, Glue, Lambda y Redshift.
• Experiencia con Databricks para el desarrollo y mantenimiento de notebooks y jobs.
• Conocimiento en procesamiento y transformación de datos.
• Experiencia con SQL avanzado y lenguaje Python.
• Conocimiento en versionado de código utilizando Git.
• Experiencia con prácticas de monitoreo y observabilidad de pipelines de datos.
• Conocimiento en modelado de datos, particionamiento y optimización del procesamiento.
• Familiaridad con metodologías ágiles y trabajo colaborativo en equipos multidisciplinarios.

Diferenciales

• Certificaciones AWS y/o Databricks.
• Experiencia en entornos de Big Data y grandes volúmenes de datos.
• Conocimiento en Apache Airflow, dbt, Apache Spark o herramientas similares.
• Experiencia con prácticas de DataOps y DevOps.
• Experiencia con infraestructura como código (IaC).
• Conocimiento en gobernanza de datos y seguridad de la información.
• Experiencia en la implementación de frameworks y aceleradores para ingeniería de datos.
• Participación en proyectos de modernización de plataformas de datos en cloud.

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Código: NAVA-BMGDADOS