Data Engineer GCP

BCTecnología; Santiago; Presencial; CLP 42.000.000 - 52.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

BC Tecnología busca un Data Engineer para liderar la evolución de una plataforma de datos en el sector Retail. Diseñarás y mantendrás pipelines, migrarás el Lakehouse a Google Cloud y desarrollarás APIs de datos.

Se requieren Python, SQL avanzado y experiencia en orquestadores como Dagster o Airflow; también se valoran habilidades en CI, Docker y prácticas de seguridad. Trabajo en Santiago.

Formación

• Experiencia sólida en Python, incluyendo pruebas automatizadas.
• SQL avanzado con CTE y ventanas y agregaciones complejas.
• Modelado dimensional: hechos, dimensiones y idempotencia.
• Experiencia ETL/ELT, cargas incrementales y deduplicación.
• Experiencia con orquestadores (Dagster, Airflow, Prefect).
• Conocimientos de bases de datos relacionales y drivers.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos bajo arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold).
• Integrar fuentes de datos mediante cargas completas e incrementales.
• Implementar deduplicación y tratamiento de correcciones históricas.
• Migrar Lakehouse hacia Google Cloud Storage y BigQuery, y Cloud Run.
• Desarrollar APIs de consulta e integración de datos.
• Construir herramientas de acceso a datos para IA (AI Harness).
• Implementar RBAC y controles de acceso, asegurar calidad y trazabilidad.
• Monitorear pipelines, diagnosticar incidentes y garantizar continuidad operacional.

Conocimientos

Python

SQL

Data modeling

ETL/ELT

Orchestration

Git

CI

Docker

Herramientas

Dagster

Airflow

Prefect

BigQuery

Cloud Run

Git

Descripción del empleo

Nos encontramos en búsqueda de un/a Data Engineer para incorporarse a un importante proyecto del sector Retail, participando en la evolución de una plataforma de datos, desarrollo de pipelines y soluciones Cloud e Inteligencia Artificial.Buscamos profesionales con sólida experiencia técnica, autonomía y orientación a la calidad, consistencia y disponibilidad de la información.

Funciones principales

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos bajo arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold).
• Integrar nuevas fuentes de datos mediante cargas completas e incrementales.
• Implementar procesos de deduplicación, validación y manejo de correcciones históricas.
• Participar en la evolución y migración del Lakehouse hacia Google Cloud Storage, BigQuery y Cloud Run.
• Desarrollar y mantener APIs de consulta e integración de datos.
• Construir herramientas y servicios de acceso a datos para agentes de IA (AI Harness).
• Implementar mecanismos de autenticación, autorización y control de acceso RBAC.
• Garantizar la calidad, trazabilidad y actualización de la información.
• Monitorear pipelines, diagnosticar incidentes y asegurar la continuidad operacional.
• Colaborar con equipos de desarrollo, Data Science y áreas de negocio.

Requisitos obligatorios

• Experiencia sólida en Python, incluyendo desarrollo de código con pruebas automatizadas.
• Dominio de SQL avanzado: CTE, Window Functions y agregaciones complejas.
• Experiencia en modelado dimensional: tablas de hechos, dimensiones, granularidad e idempotencia.
• Experiencia en procesos ETL/ELT, cargas incrementales, deduplicación y tratamiento de correcciones retroactivas.
• Experiencia productiva con orquestadores como Dagster, Airflow, Prefect o similares.
• Conocimientos en integración de bases de datos relacionales y sus drivers.
• Experiencia desarrollando APIs e implementando mecanismos de autenticación, autorización y RBAC.
• Manejo de Git, Pull Requests, CI y Docker.
• Capacidad de análisis, autonomía y resolución de problemas.

Requisitos deseables

• Google Cloud Platform: Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run e IAM.
• DuckDB, Parquet y arquitecturas Data Lakehouse.
• Integraciones con SAP, Oracle, SQL Server y MongoDB.
• Experiencia con MCP (Model Context Protocol), Function Calling o herramientas de IA.
• Conocimientos de FinOps y optimización de costos Cloud.
• Experiencia en retail o plataformas de datos transaccionales.