Data Engineer GCP – Plataforma de Datos

BC Tecnología; Chile; Híbrido; CLP 38 986 000 - 68 226 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Ulvior busca un/a Ingeniero/a de Datos para diseñar y mantener pipelines de ingesta y transformación en arquitectura Medallion, integrando fuentes nuevas y asegurando calidad y trazabilidad de la información. Colaborarás con Data Science y negocio para entregar soluciones de datos efectivas y escalables.

Trabajarás en un entorno híbrido, implementando APIs de consulta, RBAC y seguridad, además de optimizar costos y rendimiento en plataformas en la nube.

Qualificações

• Experiencia sólida en desarrollo de código Python con pruebas automatizadas.
• Dominio avanzado de SQL (CTE, Window Functions, agregaciones complejas).
• Experiencia en modelado dimensional: tablas de hechos, dimensiones, granularidad e idempotencia.
• Experiencia en procesos ETL/ELT, cargas incrementales, deduplicación y corrección retroactiva.
• Conocimiento de orquestadores como Dagster, Airflow o Prefect.
• Conocimientos en integración de bases de datos relacionales y drivers.
• Experiencia desarrollando APIs e implementando autenticación, autorización y RBAC.
• Manejo de Git, Pull Requests, CI y Docker.

Responsabilidades

• 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.

Conhecimentos

Python

SQL

Dimensional modeling

ETL/ELT processes

API development

RBAC & authentication

Data orchestration

Git & CI & Docker

Ferramentas

Dagster

Airflow

Prefect

Git

CI

Docker

Descrição da oferta de emprego

• 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.
• Esta oferta laboral se rige bajo la Ley N.º 21.015, que incentiva la inclusión de personas con discapacidad al mundo laboral. Si requieres apoyo o alguna adaptación para realizar tu postulación, contáctanos al correo indicado en esta publicación.

• 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.

• 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.

• Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).