Data Engineer | LATAM | USD

Vanhyde; Buenos Aires; Híbrido; ARS 1.200.000 - 2.200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Vanhyde busca un Data Engineer para estructurar y procesar datos estratégicos que impulsen decisiones basadas en datos. Combina ingeniería, análisis y ciencia de datos con potencial de evolucionar hacia IA y ML.

Se valorará experiencia en pipelines con Airflow, dbt y Spark, y manejo de SQL/NoSQL, APIs e IoT. Se ofrece desarrollo en un entorno dinámico con herramientas BI y nube.

Formación

• Experiencia diseñando y desarrollando pipelines con Airflow, dbt y Spark.
• Conocimiento de PostgreSQL, MySQL y bases NoSQL.
• Integración de datos desde APIs, sensores IoT y logs.
• Visualización con Power BI, Looker o Tableau.
• Programación en Python y/o Scala; uso de Pandas/NumPy.
• Conocimientos básicos en ML y modelos predictivos (deseable).
• Experiencia en entornos cloud (AWS, GCP o Azure).

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables.
• Procesar y analizar datos para apoyar decisiones basadas en datos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para soluciones analíticas.
• Apoyar iniciativas de IA/ML y desarrollo de soluciones avanzadas.

Conocimientos

Data pipelines

Spark

Python

Cloud platforms

APIs/IoT data

Herramientas

Airflow

dbt

Power BI

Looker

Tableau

Pandas/NumPy

Descripción del empleo

Estamos en búsqueda de un/a Data Engineer, un rol clave para estructurar, procesar y analizar datos estratégicos, con el objetivo de impulsar la toma de decisiones basada en datos. Esta posición combina habilidades en ingeniería de datos, análisis y ciencia de datos, y tiene la posibilidad de evolucionar hacia el desarrollo de soluciones avanzadas en inteligencia artificial y machine learning.

Requisitos

• Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines con herramientas como Apache Airflow, dbt, Spark, u otras similares.
  Conocimiento en bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL) y NoSQL (MongoDB, Cassandra, etc.).
• Experiencia integrando datos desde múltiples fuentes (APIs, sensores IoT, logs, etc.).
• Dominio de herramientas de visualización como Power BI, Looker o Tableau.
• Programación en Python y/o Scala, con uso de librerías como Pandas, NumPy, etc.
• Conocimientos básicos en machine learning y modelos predictivos (deseable).
• Experiencia con entornos cloud (AWS, GCP o Azure).

Habilidades Blandas

• Capacidad analítica para traducir datos en información accionable.
  Comunicación efectiva con equipos multidisciplinarios.
• Enfoque en resolución de problemas y toma de decisiones basadas en datos.
• Actitud de aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.