Analista de Datos ETL en GCP | Pipelines y BI

Apiux Tech; Santiago; Hybrid; CLP 20,088,000 - 26,784,000; Full time

Benefits offered by this job

Día libre en tu cumpleaños

Seguro médico

Seguro dental

Seguro de vida

Bono por nacimiento

Bono por matrimonio

Bono por recomendación

Bono por Navidad y fiestas patrias

Job summary

Apiux Tech busca un Analista de Datos para diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos y procesos ETL en un entorno híbrido en Santiago. Se prioriza experiencia en GCP, BigQuery y herramientas de visualización.

El rol implica asegurar la calidad y disponibilidad de datos para decisiones de negocio, colaborar con Data & Analytics y mantener la arquitectura de datos en evolución.

Qualifications

• Experiencia avanzada en construcción de flujos de datos y procesos ETL.
• Experiencia trabajando con Google Cloud Platform, específicamente Cloud Storage, BigQuery, DataFusion y Composer.
• Experiencia trabajando con Python, Pandas, NumPy y Power BI.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos y procesos ETL.
• Construir y optimizar flujos de procesamiento de datos para análisis y reporting.
• Trabajar con servicios de datos en Google Cloud Platform (GCP).
• Gestionar almacenamiento, procesamiento y transformación de datos en plataformas cloud.
• Asegurar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos utilizados por el negocio.
• Colaborar con Data & Analytics en la evolución de la arquitectura de datos.
• Desarrollar procesos de integración de datos desde diversas fuentes.
• Apoyar en la visualización y explotación de datos para la toma de decisiones.

Skills

Flujos de datos

ETL

GCP

Python

Pandas

NumPy

Power BI

Tools

Google Cloud Platform

BigQuery

DataFusion

Composer

Job description

Apiux Tech busca un Analista de Datos para diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos y procesos ETL en un entorno híbrido en Santiago. Se prioriza experiencia en GCP, BigQuery y herramientas de visualización.

El rol implica asegurar la calidad y disponibilidad de datos para decisiones de negocio, colaborar con Data & Analytics y mantener la arquitectura de datos en evolución.