🛠️ Requisitos técnicos
2 a 4 años de experiencia como Data Engineer o en roles similares. Experiencia práctica trabajando con Google Cloud Platform (GCP).
Experiencia con:
- BigQuery
- Cloud Storage
- Cloud Composer / Airflow
- Dataflow / Apache Beam
- Pub/Sub
- SQL avanzado, incluyendo CTEs, funciones de ventana y optimización de consultas en BigQuery.
- Python orientado al procesamiento de datos, desarrollo de DAGs y uso de librerías cliente de GCP.
- Conocimientos de modelamiento de datos dimensional y conceptos de Data Warehouse / Data Lakehouse.
- Experiencia con Git y flujos de CI/CD como Cloud Build, GitHub Actions o GitLab CI.
- Conocimiento de formatos de datos como Parquet, Avro y JSON.
- Experiencia con patrones de integración como APIs REST, CDC y cargas incrementales.
🎓 Formación
Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.
🤝 Habilidades
- Orientación al negocio y capacidad para comprender el impacto de los datos en los procesos de la organización.
- Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos.
- Trabajo colaborativo con equipos de Producto, Analítica, TI y proveedores.
- Autonomía y criterio para resolver problemas técnicos de complejidad media.
- Pensamiento analítico y atención al detalle.
- Orientación a la calidad y capacidad para identificar causas raíz.
- Responsabilidad y manejo cuidadoso de información sensible.
- Aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.
- Capacidad para trabajar en entornos ágiles bajo metodologías como Scrum o Kanban.
Funciones
- Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.
- Implementar procesos de ingesta desde sistemas transaccionales, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.
- Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery, considerando capas raw, staging y analítica.
- Aplicar buenas prácticas de particionamiento, clustering y optimización de consultas para mejorar rendimiento y controlar costos.
- Orquestar y monitorear flujos de datos utilizando Cloud Composer (Airflow), gestionando dependencias, reintentos, alertas y SLAs.
- Desarrollar procesos de transformación utilizando Dataflow (Apache Beam), Dataform o dbt, de acuerdo con las necesidades del proyecto.
- Implementar validaciones automáticas para asegurar la calidad, trazabilidad e integridad de los datos.
- Documentar procesos y soluciones de datos y participar en su catalogación.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos, incluyendo IAM, políticas a nivel de fila y columna y mecanismos de protección de información sensible.
- Colaborar con equipos de Analítica, BI y Negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos.
- Participar en la mejora continua de la arquitectura, proponiendo optimizaciones de performance, costos y mantenibilidad.
- Versionar código y participar en procesos de CI/CD e infraestructura como código.
Deseable
- Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o Associate Cloud Engineer.
- Experiencia con Dataform o dbt.
- Conocimientos de Terraform e infraestructura como código.
- Experiencia con Dataproc / Spark.
- Exposición a herramientas de visualización como Looker o Looker Studio.
- Experiencia en industrias reguladas como servicios financieros, seguridad social o salud.
- Conocimientos de gobierno y protección de datos personales.
- Experiencia o nociones en habilitación de datos para soluciones de IA/ML y Vertex AI.