Data Engineer

Capgemini Engineering; Buenos Aires; Hybrid; ARS 1,800,000 - 2,800,000; Full time

Benefits offered by this job

Reintegro de gastos virtuales

OSDE

Megatlón convenio

Capacitaciones y descuentos en idiomas

Job summary

Capgemini Engineering Argentina busca un ingeniero de datos senior para liderar el desarrollo y mantenimiento de pipelines seguros con PySpark, Python y DBT, aprovechando Snowflake y herramientas de IA para casos de HR. Se trabajará con infraestructuras en AWS y Snowflake Cortex para mejorar procesos analíticos y la calidad de los datos.

El rol requiere más de 5 años de experiencia, dominio de Snowflake y DBT, y un nivel avanzado de inglés.

Qualifications

• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o disciplinas afines.
• Dominio de Snowflake (modelado, data marts y data warehouses).
• Experiencia con DBT para transformaciones de datos.
• Dominio de Python y automatización de procesos de datos.
• Experiencia con Apache Airflow.
• Integración de APIs REST e ingesta de datos.
• Consultas y optimización en BigQuery.
• Manejo seguro de grandes volúmenes de datos y datos sensibles.
• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Excelentes habilidades de documentación técnica.
• Nivel avanzado de inglés, tanto oral como escrito.

Responsibilities

• Desarrollar y mantener pipelines de datos seguros y eficientes usando DBT, PySpark y Python.
• Construir infraestructura y herramientas para procesos ETL con Python, DBT, Terraform y AWS.
• Implementar mejoras de procesos y pruebas de calidad de datos.
• Monitorear pipelines y garantizar disponibilidad del 99,5%.
• Crear y mantener modelos de datos utilizados por equipos internos.
• Diseñar vistas semánticas y capas de ontología sobre modelos de dbt.
• Desarrollar e implementar agentes de IA con Snowflake Cortex Analyst y Cortex Search.
• Configurar conexiones MCP entre Snowflake y herramientas de IA.

Skills

Python

SQL

Inglés avanzado

Documentación técnica

Big Data

Tools

Snowflake

DBT

Terraform

AWS

Apache Airflow

REST APIs

BigQuery

Job description

Job Description

El equipo de HR Data Mart (HRDM) desarrolla y mantiene productos de datos e infraestructura de analítica de Recursos Humanos, proporcionando conjuntos de datos seguros, escalables y certificados para los Centros de Excelencia de RR.HH. y líderes del área.

Alcance del Trabajo

• Desarrollar y mantener pipelines de datos seguros y eficientes utilizando DBT, PySpark y aplicaciones en Python.
• Construir infraestructura y herramientas para procesos ETL mediante Python, DBT, Terraform y servicios de AWS.
• Implementar mejoras de procesos y pruebas de calidad de datos.
• Monitorear pipelines y garantizar una disponibilidad del 99,5%.
• Crear y mantener modelos de datos utilizados por equipos internos asociados.
• Diseñar y desarrollar vistas semánticas y capas de ontología sobre modelos de dbt.
• Desarrollar e implementar agentes de IA utilizando Snowflake Cortex Analyst y Cortex Search para casos de uso de Recursos Humanos.
• Configurar y mantener conexiones mediante MCP (Model Context Protocol) entre Snowflake y herramientas internas de IA.

Requisitos Excluyentes

• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o disciplinas afines.
• Experiencia avanzada en Snowflake, incluyendo:
  • Modelado de datos.
  • Diseño y construcción de Data Marts.
  • Diseño de Data Warehouses.
• Experiencia con DBT para transformaciones de datos.
• Dominio de Python, incluyendo programación orientada a objetos y automatización de procesos de datos.
• Experiencia con Apache Airflow.
• Integración de APIs REST y procesos de ingesta de datos.
• Consultas y optimización en Google BigQuery.
• Manejo seguro de grandes volúmenes de datos y datos sensibles.
• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Sólidos conocimientos de SQL y optimización avanzada de consultas.
• Excelentes habilidades de documentación técnica.
• Nivel avanzado de inglés, tanto oral como escrito.

Requisitos Deseables

• Experiencia en diseño de capas semánticas o modelado semántico.
• Conocimiento de Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) o tecnologías equivalentes orientadas a consultas sobre modelos de IA generativa.
• Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o frameworks similares para exposición de contexto e integración de herramientas con IA.
• Familiaridad con Prompt Engineering y Context Engineering para agentes basados en LLMs conectados a fuentes de datos certificadas.

¿Qué ofrecemos?

Salario dolarizado, liquidado en pesos según dólar BNA venta.

Relación de dependencia con Capgemini.

Beneficios

• Reintegro de gastos virtuales
• Cobertura médica OSDE
• Convenio con Megatlón
• Capacitaciones y descuentos en idiomas (CUI), entre otros