Senior Data Engineer

SmartRecruiters, Inc.; Argentina; Híbrido; ARS 91.725.000 - 137.587.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Salario competitivo

Desarrollo profesional Global

Horarios flexibles

Descripción de la vacante

Endava busca un Data Engineer para unirse al equipo de Datos, trabajando con ciencia de datos y analistas para diseñar flujos de datos eficientes y soluciones escalables. Se trabajará con pipelines en la nube, almacenamiento en Azure y procesos ETL/ELT, asegurando calidad y costos optimizados.

La experiencia con Spark, dbt y herramientas de observabilidad como Datadog es valorada, junto con prácticas Ágiles y enfoque orientado a eventos para asegurar entregas de alto rendimiento.

Formación

• Dominio de Python y SQL, con experiencia en lenguajes de scripting orientados al procesamiento de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Conocimiento de buenas prácticas y principios de diseño de datos, incluyendo Medallion, Kimball y Star Schema.

Responsabilidades

• Trabajar en conjunto con científicos y analistas de datos para comprender las necesidades de información y crear flujos de datos eficientes.
• Diseñar soluciones, implementar y mantener pipelines de datos para la ingesta, procesamiento y transformación de información utilizando servicios cloud y otras tecnologías.
• Crear y mantener soluciones de almacenamiento de datos, incluyendo Azure SQL Database, Azure Data Lake y Azure Blob Storage.
• Crear y mantener procesos ETL (Extract, Transform, Load) utilizando Azure Data Factory o tecnologías equivalentes.
• Implementar procedimientos de validación y limpieza de datos para garantizar su calidad, integridad y confiabilidad.
• Mejorar la escalabilidad, eficiencia y optimización de costos de los pipelines de datos.
• Monitorear y resolver problemas relacionados con los pipelines, garantizando la consistencia y disponibilidad de los datos.
• Automatizar tareas y desplegar código con estándares de producción, incluyendo pruebas unitarias, integración continua, control de versiones y otras buenas prácticas.

Conocimientos

Python

SQL

Azure

ETL/ELT

Spark

dbt

Datadog

Data Warehousing

Event‑Driven Architecture

Agile

Herramientas

Azure SQL Database

Azure Data Lake

Azure Blob Storage

Azure Data Factory

Spark (PySpark/Scala)

dbt

Datadog

Descripción del empleo

La tecnología es nuestro cómo. Y las personas son nuestro porqué. Durante más de dos décadas, hemos aprovechado el poder de la tecnología para impulsar cambios significativos.

Combinando ingeniería de primer nivel, experiencia en distintas industrias y un enfoque centrado en las personas, asesoramos y colaboramos con marcas líderes de diversos sectores para crear plataformas dinámicas y experiencias digitales inteligentes que impulsan la innovación y transforman los negocios.

Desde el prototipo hasta generar un impacto real: sé parte de una transformación global haciendo un trabajo que realmente importa.

Descripción del empleo

Nuestro equipo de Datos cuenta con experiencia en ingeniería, análisis, arquitectura, modelado, machine learning, inteligencia artificial y ciencia de datos. Esta disciplina es responsable de transformar datos sin procesar en información accionable, construir infraestructuras de datos robustas y facilitar la toma de decisiones basada en datos, así como impulsar la innovación mediante analítica avanzada y modelos predictivos.

Como Data Engineeren Endava yo voy a:

• Trabajar en conjunto con científicos y analistas de datos para comprender las necesidades de información y crear flujos de datos eficientes.
• Diseñar soluciones, implementar y mantener pipelines de datos para la ingesta, procesamiento y transformación de información utilizando servicios cloud y otras tecnologías.
• Crear y mantener soluciones de almacenamiento de datos, incluyendo Azure SQL Database, Azure Data Lake y Azure Blob Storage.
• Crear y mantener procesos ETL (Extract, Transform, Load) utilizando Azure Data Factory o tecnologías equivalentes.
• Implementar procedimientos de validación y limpieza de datos para garantizar su calidad, integridad y confiabilidad.
• Mejorar la escalabilidad, eficiencia y optimización de costos de los pipelines de datos.
• Monitorear y resolver problemas relacionados con los pipelines, garantizando la consistencia y disponibilidad de los datos.
• Automatizar tareas y desplegar código con estándares de producción, incluyendo pruebas unitarias, integración continua, control de versiones y otras buenas prácticas.
• Dominio de Python y SQL, con experiencia en lenguajes de scripting orientados al procesamiento de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Conocimiento de buenas prácticas y principios de diseño de datos, incluyendo conceptos como Medallion,Kimball y Star Schema, así como de Data Warehousing y modelado de datos.
• Sólida comprensión de procesos ETL/ELT.
• Experiencia con técnicas avanzadas de transformación y optimización de datos, incluyendo Spark (PySpark/Scala).
• Experiencia con servicios de Azure,AWS o GCP
• Dominio de herramientas como Data Build Tool (dbt) y Datadog.
• Experiencia con herramientas de monitoreo y observabilidad de datos.
• Experiencia relevante con arquitecturas orientadas a eventos (Event-Driven Architecture).
• Buen conocimiento y comprensión de metodologías y formas de trabajo Agile.

Información adicional

Descubrí algunos de los beneficios globales que ofrecemos para que nuestra gente pueda desarrollar su máximo potencial:

• Finanzas: Paquete salarial competitivo, reconocimientos basados en nuestros valores y bono por referidos.
• Desarrollo profesional: Coaching de carrera, oportunidades profesionales a nivel global, trayectorias de carrera no lineales y programas internos de desarrollo para liderazgo técnico y de gestión.
• Oportunidades de aprendizaje: Proyectos complejos, rotaciones, comunidades tecnológicas internas, capacitaciones, certificaciones, coaching, suscripciones a plataformas de aprendizaje online, sesiones de intercambio de conocimientos, workshops y conferencias.
• Equilibrio entre vida personal y laboral: Modalidad de trabajo híbrida, horarios flexibles y programa de asistencia al empleado.
• Salud y bienestar: Programa interno global de bienestar y acceso a aplicaciones de bienestar.
• Comunidad: Comunidades tecnológicas internas a nivel global, clubes de hobbies y grupos de interés, programas de inclusión y diversidad, eventos y celebraciones.

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