Senior Data Engineer

Endava; Argentina; Híbrido; ARS 1.200.000 - 2.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Finanzas: Paquete salarial competitivo

Desarrollo profesional global

Oportunidades de aprendizaje

Equilibrio vida laboral

Salud y bienestar

Comunidad tecnológica

Descripción de la vacante

Endava está buscando un Data Engineer para unirse a su equipo de Datos en Argentina. La posición implica colaborar con científicos y analistas para diseñar flujos de datos eficientes y construir pipelines de ingesta, procesamiento y transformación utilizando servicios en la nube.

Se trabajará con almacenamiento de datos en Azure y herramientas como dbt y Datadog. Se requiere dominio de Python y SQL, experiencia con Spark/PySpark/Scala y conocimiento de Data Warehousing, Kimball y Star Schema.

Formación

• Experiencia en ingeniería de datos, IA y analítica avanzada.
• Diseño e implementación de pipelines de datos en nubes públicas.
• Conocimiento de buenas prácticas de modelado y almacenamiento de datos.

Responsabilidades

• Trabajar con científicos y analistas para diseñar flujos de datos eficientes.
• Diseñar, implementar y mantener pipelines de ingesta, procesamiento y transformación.
• Crear y mantener almacenamiento de datos (Azure SQL Database, Azure Data Lake, Azure Blob Storage).
• Implementar ETL/ELT con Azure Data Factory u otras tecnologías.
• Validar y limpiar datos para garantizar calidad e integridad.
• Mejorar escalabilidad y optimizar costos de pipelines.
• Monitorear pipelines y garantizar disponibilidad de datos.
• Automatizar tareas y desplegar código con pruebas y CI/CD.
• Dominio de Python y SQL, y scripting para procesamiento de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Conocimiento de Data Warehousing y modelado de datos (Medallion, Kimball, Star Schema).
• Conocimientos de procesos ETL/ELT y técnicas de transformación (Spark, PySpark/Scala).
• Experiencia con Azure/AWS/GCP y herramientas como dbt y Datadog.
• Conocimiento de arquitecturas orientadas a eventos (Event-Driven).
• Metodologías Agile.

Conocimientos

Python

SQL

PySpark/Scala

ETL/ELT

Data Warehousing

Data Modeling

Data Pipelines

Event-Driven Architecture

Agile

Herramientas

dbt

Datadog

Azure

AWS

GCP

Azure Data Factory

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.