Data Engineer

Muck Consultores; Santiago; Presencial; CLP 18.000.000 - 30.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Muck Consultores busca un Ingeniero de Datos para diseñar, construir y mantener soluciones de procesamiento, integración y transformación de datos, asegurando su calidad y disponibilidad.

El rol requiere experiencia en ETL/ELT, SQL, arquitecturas de datos, pipelines en la nube (AWS/Azure/GCP), Python y herramientas como Apache Spark, Data Lakes/Warehouses y Airflow, con enfoque en CI/CD y DevOps.

Formación

• Experiencia en desarrollo de ETL/ELT y pipelines de datos.
• SQL y manejo de bases de datos.
• Integración, transformación y procesamiento de datos.
• Conocimientos de arquitectura y modelamiento de datos.
• Experiencia con herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos.
• Capacidad para analizar y resolver problemas técnicos.
• Experiencia con Cloud (AWS, Azure o GCP).
• Conocimientos de Python, Spark o Databricks.
• Experiencia con Data Lakes / Data Warehouses.
• Conocimientos de herramientas de orquestación como Airflow.
• Experiencia en CI/CD y DevOps.
• Conocimientos de Big Data y procesamiento distribuido.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener soluciones de procesamiento, integración y transformación de datos.
• Asegurar la calidad, disponibilidad y eficiencia de los datos.
• Trabajar con pipelines y arquitecturas de datos en la nube.

Conocimientos

ETL/ELT development

SQL

Data integration

Problem solving

Cloud computing

Python

Spark/Databricks

Airflow

CI/CD

Big data

Herramientas

AWS

Azure

GCP

Databricks

Descripción del empleo

Ingeniero de Datos responsable de diseñar, construir y mantener soluciones para procesamiento, integración y transformación de datos, asegurando su calidad, disponibilidad y eficiencia.

• Experiencia en desarrollo de ETL/ELT y pipelines de datos.
• Manejo de SQL y bases de datos.
• Integración, transformación y procesamiento de datos.
• Conocimientos de arquitectura y modelamiento de datos.
• Experiencia con herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos.
• Capacidad para analizar y resolver problemas técnicos.
• Experiencia con Cloud (AWS, Azure o GCP).
• Conocimientos de Python, Spark o Databricks.
• Experiencia con Data Lakes / Data Warehouses.
• Conocimientos de herramientas de orquestación como Airflow.
• Experiencia en CI/CD y DevOps.
• Conocimientos de Big Data y procesamiento distribuido.

3 meses (Se puede extender) 1 vez por semana al cliente.