Data Engineer Semi Senior

FactorlT

Santiago

Hybrid

CLP 33,480,000 - 60,264,000

Full time

30 hours ago
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Job summary

FactorlT busca un Data Engineer Semi Senior para unirse a un equipo enfocado en soluciones de datos sobre Google Cloud Platform (GCP) en Santiago. Diseñarás, construirás y optimizarás pipelines batch y streaming con BigQuery, asegurando soluciones confiables y escalables para reportería y análisis.

Trabajarás colaborando con Analítica, BI, TI y Negocio, implementando ingestas, gobernanza de datos y prácticas de seguridad, con un enfoque en costos y trazabilidad en un entorno híbrido.

Qualifications

  • Requisitos: formación en áreas afines y experiencia en GCP.
  • Conocimientos avanzados de BigQuery y procesamiento de datos.
  • Experiencia con pipelines batch/streaming y Data Warehouse.

Responsibilities

  • Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.
  • Ingesta desde transacciones, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.
  • Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery (raw, staging, analítica).
  • Optimizar particionamiento, clustering y consultas para rendimiento y costos.
  • Orquestar y monitorear flujos con Cloud Composer (Airflow); gestionar dependencias y SLAs.
  • Transformar datos usando Dataflow, Dataform o dbt; asegurar calidad e integridad.
  • Documentar procesos y participar en catalogación y gobierno de datos.
  • Colaborar con Analítica, BI y Negocio para requerimientos y mejoras.
  • Contribuir a la arquitectura y a prácticas CI/CD e Infraestructura como código.

Skills

BigQuery
Cloud Storage
Airflow / Cloud Composer
Dataflow / Apache Beam
Pub/Sub
SQL Avanzado
Python (datos)
Modelamiento de datos
Git / CI/CD
Parquet / Avro / JSON
APIs REST / CDC

Education

Ingeniería de Sistemas / Informática / Ciencias de la Computación / Software

Tools

Dataform
dbt
Terraform
Dataproc
Spark
Looker / Looker Studio
Vertex AI

Job description

  • Cloud Storage

Buscamos un/a Data Engineer Semi Senior para integrarse a un equipo enfocado en la construcción y evolución de soluciones de datos sobre Google Cloud Platform (GCP).

El desafío estará orientado al diseño, desarrollo y optimización de pipelines batch y streaming, modelos de datos en BigQuery y procesos de integración y transformación, asegurando soluciones confiables, escalables, trazables y eficientes en costos.

Trabajarás de manera colaborativa con equipos de Analítica, BI, TI y Negocio, transformando necesidades de información en soluciones de datos que habiliten reportería, análisis y futuros casos de uso de IA/ML.

Responsabilidades
  • Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.
  • Implementar procesos de ingesta desde sistemas transaccionales, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.
  • Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery, considerando capas raw, staging y analítica.
  • Aplicar buenas prácticas de particionamiento, clustering y optimización de consultas para mejorar rendimiento y controlar costos.
  • Orquestar y monitorear flujos de datos utilizando Cloud Composer (Airflow), gestionando dependencias, reintentos, alertas y SLAs.
  • Desarrollar procesos de transformación utilizando Dataflow (Apache Beam), Dataform o dbt, de acuerdo con las necesidades del proyecto.
  • Implementar validaciones automáticas para asegurar la calidad, trazabilidad e integridad de los datos.
  • Documentar procesos y soluciones de datos y participar en su catalogación.
  • Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos, incluyendo IAM, políticas a nivel de fila y columna y mecanismos de protección de información sensible.
  • Colaborar con equipos de Analítica, BI y Negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos.
  • Participar en la mejora continua de la arquitectura, proponiendo optimizaciones de performance, costos y mantenibilidad.
  • Versionar código y participar en procesos de CI/CD e infraestructura como código.
Requisitos técnicos
Experiencia Con
  • BigQuery
  • Cloud Storage
  • Cloud Composer / Airflow
  • Dataflow / Apache Beam
  • Pub/Sub
  • SQL avanzado, incluyendo CTEs, funciones de ventana y optimización de consultas en BigQuery.
  • Python orientado al procesamiento de datos, desarrollo de DAGs y uso de librerías cliente de GCP.
  • Conocimientos de modelamiento de datos dimensional y conceptos de Data Warehouse / Data Lakehouse.
  • Experiencia con Git y flujos de CI/CD como Cloud Build, GitHub Actions o GitLab CI.
  • Conocimiento de formatos de datos como Parquet, Avro y JSON.
  • Experiencia con patrones de integración como APIs REST, CDC y cargas incrementales.
Formación

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.

Habilidades
  • Orientación al negocio y capacidad para comprender el impacto de los datos en los procesos de la organización.
  • Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos.
  • Trabajo colaborativo con equipos de Producto, Analítica, TI y proveedores.
  • Autonomía y criterio para resolver problemas técnicos de complejidad media.
  • Pensamiento analítico y atención al detalle.
  • Orientación a la calidad y capacidad para identificar causas raíz.
  • Responsabilidad y manejo cuidadoso de información sensible.
  • Aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.
  • Capacidad para trabajar en entornos ágiles bajo metodologías como Scrum o Kanban.
Será valorado
  • Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o Associate Cloud Engineer.
  • Experiencia con Dataform o dbt.
  • Conocimientos de Terraform e infraestructura como código.
  • Experiencia con Dataproc / Spark.
  • Exposición a herramientas de visualización como Looker o Looker Studio.
  • Experiencia en industrias reguladas como servicios financieros, seguridad social o salud.
  • Conocimientos de gobierno y protección de datos personales.
  • Experiencia o nociones en habilitación de datos para soluciones de IA/ML y Vertex AI.

GETONBRD Job ID: 64194

Remote work policy

Hybrid

This job is performed partly from home and partly at the office in Santiago (Chile).

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