Data Engineer Sr

Baufest; Comisión de Fomento de Perú; Presencial; ARS 1.500.000 - 2.500.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Baufest busca un Senior Data Engineer para diseñar y mantener pipelines ELT escalables y modelar datos para uso del negocio. El rol requiere experiencia con SQL avanzado, dbt/Dataform y prácticas de Analytics Engineering, trabajando en estrecha colaboración con equipos de datos y negocio.

La posición está orientada a entornos productivos y exige buenas prácticas de calidad y control de versiones con Git; se valorará dominio de plataformas Cloud Data Warehouse y capacidad de entrega escalable.

Formación

• SQL avanzado (ANSI SQL) para pipelines ELT y transformaciones.
• Conocimiento de dbt, Dataform o frameworks equivalentes.
• Modelado de datos analíticos para consumo de negocio.
• Prácticas de Ingeniería de Analytics y control de versiones con Git.
• Diseño y mantenimiento de procesos ELT en entornos productivos.
• Experiencia con plataformas Cloud Data Warehouse o Lakehouse.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ELT escalables en entornos productivos.
• Implementar transformaciones de datos utilizando SQL avanzado.
• Construir y mantener modelos de datos analíticos para consumo de negocio.
• Aplicar estándares y prácticas de calidad de datos, validación y monitoreo.
• Desarrollar soluciones utilizando dbt, Dataform o frameworks equivalentes.
• Optimizar procesos de transformación y rendimiento de consultas.
• Participar en la definición y evolución de buenas prácticas de Analytics Engineering.
• Gestionar versiones de código mediante Git y colaborar bajo flujos de desarrollo controlados.
• Trabajar junto a equipos de datos, negocio, analítica y tecnología para asegurar entregables confiables y escalables.

Conocimientos

SQL avanzado

dbt/Dataform

Modelado de datos

Ingeniería analítica

Git

ELT

Calidad de datos

Data Warehousing

Educación

Licenciatura o Ingeniería

Descripción del empleo

En Baufest estamos buscando un/a Senior Data Engineer para apoyar nuestro propósito de mejorar la vida con tecnología, dejando una huella positiva en la sociedad.

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ELT escalables en entornos productivos.
• Implementar transformaciones de datos utilizando SQL avanzado.
• Construir y mantener modelos de datos analíticos para consumo de negocio.
• Aplicar estándares y prácticas de calidad de datos, validación y monitoreo.
• Desarrollar soluciones utilizando dbt, Dataform o frameworks equivalentes.
• Optimizar procesos de transformación y rendimiento de consultas.
• Participar en la definición y evolución de buenas prácticas de Analytics Engineering.
• Gestionar versiones de código mediante Git y colaborar bajo flujos de desarrollo controlados.
• Trabajar junto a equipos de datos, negocio, analítica y tecnología para asegurar entregables confiables y escalables.

Requisitos principales

• Experiencia comprobable diseñando, desarrollando y manteniendo pipelines ELT escalables.
• Experiencia en construcción de transformaciones utilizando SQL avanzado.
• Experiencia con dbt, Dataform o frameworks equivalentes.
• Experiencia desarrollando y manteniendo modelos de datos analíticos.
• Conocimiento y aplicación de prácticas de calidad de datos.
• Experiencia trabajando con transformaciones de datos en ambientes productivos.
• Inglés técnico para lectura y escritura.
• Licenciatura o Ingeniería concluida.

Experiencia obligatoria en Data Engineering y Modelado

• SQL avanzado (ANSI SQL).
• Modelado de datos analítico.
• Principios de Analytics Engineering.
• Git y control de versiones.
• Diseño y mantenimiento de procesos ELT.

Stack tecnológico esperado

Cloud Data Platform (al menos una)

• SQL avanzado.
• Frameworks de calidad de datos.
• Data Vault o metodologías equivalentes de Data Warehousing.

Requisitos deseables

• Experiencia trabajando con más de una plataforma Cloud Data Warehouse o Lakehouse.
• Experiencia utilizando más de un framework de transformación de datos.
• Experiencia implementando prácticas avanzadas de Analytics Engineering en ambientes productivos.
• Conocimientos en automatización, monitoreo y observabilidad de pipelines de datos.
• Participación en proyectos desafiantes de transformación digital y analítica.Trabajo con tecnologías modernas de datos y nube.
• Desarrollo profesional y aprendizaje continuo.
• Ambiente colaborativo y enfoque en excelencia técnica.

Otros comentarios

• Licenciatura o Ingeniería concluida obligatoria.