Data Engineer Semi Senior

Buscamos un/a Data Engineer Semi Senior para integrarse a un equipo enfocado en la construcción y evolución de soluciones de datos sobre Google Cloud Platform (GCP). El desafío estará orientado al diseño, desarrollo y optimización de pipelines batch y streaming, modelos de datos en BigQuery y procesos de integración y transformación, asegurando soluciones confiables, escalables, trazables y eficientes en costos. Trabajarás de manera colaborativa con equipos de Analítica, BI, TI y Negocio, transformando necesidades de información en soluciones de datos que habiliten reportería, análisis y futuros casos de uso de IA/ML. 🎯 Responsabilidades 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. 🛠️ 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. ⭐ Será valorado 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.