Data Engineer – Plataforma de Datos

BC Tecnología; Chile; Presencial; CLP 42.000.000 - 70.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Ulvior busca un ingeniero de datos con experiencia en pipelines y arquitectura de datos para diseñar, desarrollar y mantener flujos de ingesta y transformación bajo una arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold). Se requieren habilidades en Python, SQL avanzado, APIs y seguridad con RBAC, además de experiencia en Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Run) y herramientas de orquestación.

Trabajarás con equipos de Data Science y negocio para entregar datos confiables.

Formación

• 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.
• 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.

Conocimientos

Autonomía analítica

Resolución de problemas

Análisis de datos

Herramientas

Python

SQL

Dagster

Airflow

Prefect

Git

Docker

BigQuery

Cloud Run

Parquet

DuckDB

Descripción del empleo

• 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.
• 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.