Data Engineer

Page Personnel; Santiago; On-site; CLP 14,000,000 - 24,000,000; Full time

Job summary

Michael Page busca un/a Data Engineer / ETL Developer para unirse a un proyecto de transformación tecnológica enfocado en migración de procesos de datos hacia plataformas cloud de última generación. El rol implica revisar y optimizar desarrollos de ingeniería de datos y participar en migraciones desde plataformas legacy.

Se valorará dominio de Python y SQL en entornos productivos, experiencia con Apache Spark y PySpark, y manejo de Git; se agradece experiencia con Databricks, Azure DevOps y

Qualifications

• Experiencia en Ingeniería de Datos o desarrollo ETL.

Responsibilities

• Revisar, validar y optimizar desarrollos de ingeniería de datos.
• Participar en procesos de migración desde plataformas legacy hacia arquitecturas modernas de datos.
• Diseñar y ejecutar pruebas de reconciliación y validación de calidad de datos.
• Gestionar incidencias técnicas y garantizar la estabilidad de los pipelines.
• Participar activamente en revisiones de código y procesos de Pull Request.
• Asegurar el cumplimiento de estándares de calidad, seguridad y buenas prácticas de desarrollo.

Skills

Python

SQL

Spark

PySpark

Tools

Git

Databricks

Azure DevOps

CI/CD

Job description

En Michael Page nos encontramos en búsqueda de un/a Data Engineer / ETL Developer para integrarse a un proyecto de transformación tecnológica enfocado en la modernización y migración de procesos de datos hacia plataformas cloud de última generación. [Perfiles_v2 | Word]

Principales responsabilidades:

• Revisar, validar y optimizar desarrollos de ingeniería de datos.
• Participar en procesos de migración desde plataformas legacy hacia arquitecturas modernas de datos.
• Diseñar y ejecutar pruebas de reconciliación y validación de calidad de datos.
• Gestionar incidencias técnicas y garantizar la estabilidad de los pipelines.
• Participar activamente en revisiones de código y procesos de Pull Request.
• Asegurar el cumplimiento de estándares de calidad, seguridad y buenas prácticas de desarrollo.

Requisitos:

• Experiencia en Ingeniería de Datos o desarrollo ETL.
• Dominio de Python y SQL en ambientes productivos.
• Experiencia práctica con Apache Spark y PySpark.
• Conocimiento de herramientas de control de versiones (Git).
• Experiencia en revisión de código y flujos de Pull Requests.
• Deseable experiencia con Databricks, Azure DevOps y CI/CD.

Valoramos:

• Capacidad analítica y autonomía técnica.
• Orientación a la calidad y mejora continua.
• Experiencia trabajando con procesos de migración de datos y ambientes productivos críticos.