Data Engineer

Hitss Chile; Santiago; Vor Ort; CLP 22.320.000 - 40.176.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Hitss Chile está buscando un Data Engineer para diseñar y evolucionar una plataforma de datos corporativa sobre Google Cloud Platform (GCP). Trabajarás con arquitectura Lakehouse y Medallion, desarrollando pipelines escalables y modelos analíticos, asegurando calidad y gobernanza de los datos.

La posición implica colaborar con analítica y negocio, aplicar DataOps, CI/CD y prácticas de FinOps para optimizar costos y rendimiento.

Qualifikationen

• Título profesional en Ingeniería Informática, Ingeniería Civil Informática o similar.
• Experiencia como Data Engineer, Analytics Engineer o similar.
• Experiencia trabajando con Google Cloud Platform (GCP).
• Conocimiento de Dataform y ETL/ELT.
• Conocimiento de arquitecturas Lakehouse y Medallion.
• Experiencia con Git y control de versiones.
• Conocimiento en modelamiento de datos analíticos.
• Experiencia optimizando consultas y procesos de datos.

Aufgaben

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y near real time sobre GCP.
• Construir y mantener modelos de datos bajo Lakehouse y Medallion.
• Desarrollar procesos ETL/ELT utilizando BigQuery, Dataform y Python.
• Implementar buenas prácticas de DataOps, automatización y CI/CD.
• Construir Data Products y datasets certificados para distintas áreas del negocio.
• Implementar controles de calidad, monitoreo y trazabilidad de datos.
• Optimizar consultas y procesos para mejorar rendimiento y costos.
• Colaborar con equipos de analítica, negocio y gobierno de datos.
• Documentar desarrollos y estándares técnicos.
• Participar en iniciativas de integración con distintas fuentes corporativas.

Kenntnisse

GCP

DataForm

ETL/ELT

Data modeling

CI/CD

Git

DataOps

Lakehouse

Ausbildung

Ingeniería Informática

Ingeniería Civil Informática

Ingeniería en Computación

Tools

BigQuery

Dataform

Python

Jobbeschreibung

¿Te apasiona el desarrollo de plataformas de datos modernas, la ingeniería de datos y la construcción de soluciones analíticas sobre Google Cloud Platform? Si quieres participar en proyectos de transformación digital e inteligencia artificial de alto impacto, esta oportunidad puede ser para ti.

¿Cuál será tu misión?

Apoyar la construcción y evolución de una plataforma corporativa de Datos e Inteligencia Artificial sobre Google Cloud Platform (GCP), basada en arquitectura Lakehouse y modelo Medallion (Bronze, Silver y Gold), desarrollando pipelines escalables, modelos analíticos y procesos que aseguren la calidad, disponibilidad y gobierno de los datos.

Principales responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y near real time sobre GCP.
• Construir y mantener modelos de datos bajo arquitectura Lakehouse y Medallion.
• Desarrollar procesos ETL/ELT utilizando BigQuery, Dataform y Python.
• Implementar buenas prácticas de DataOps, automatización y CI/CD.
• Construir Data Products y datasets certificados para distintas áreas del negocio.
• Implementar controles de calidad, monitoreo y trazabilidad de datos.
• Optimizar consultas y procesos para mejorar el rendimiento y eficiencia de costos (FinOps).
• Colaborar con equipos de analítica, negocio y gobierno de datos.
• Documentar desarrollos y estándares técnicos.
• Participar en iniciativas de integración con distintas fuentes corporativas.
• Título profesional en Ingeniería Informática, Ingeniería Civil Informática, Ingeniería en Computación o carrera afín.
• Experiencia como Data Engineer, Analytics Engineer o similar.
• Experiencia trabajando con Google Cloud Platform (GCP).
• Manejo avanzado de:
• Dataform o herramientas equivalentes.
• Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT.
• Conocimiento de arquitecturas Lakehouse y Medallion.
• Experiencia con Git y control de versiones.
• Conocimiento en modelamiento de datos analíticos.
• Experiencia optimizando consultas y procesos de datos.

Será un plus si cuentas con:

• Experiencia en DataOps y observabilidad.
• Experiencia en proyectos de alta volumetría.
• Gobierno y calidad de datos.
• Experiencia habilitando datasets para herramientas BI (Looker o Power BI).