Data Engineer – Semi Senior

BC Tecnología; Santiago; Híbrido; CLP 27.900.000 - 50.220.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

BC Tecnología busca un Data Engineer Semi Senior para diseñar y optimizar arquitecturas de datos en Google Cloud Platform. El rol se orienta a construir pipelines ETL/ELT, gestionar grandes volúmenes de datos en BigQuery y habilitar flujos en tiempo real mediante Pub/Sub y DataFlow.

Se requiere experiencia en Data Lake, governanza de datos y observabilidad de pipelines; modalidad híbrida en Chile. Contrato de 3 meses.

Formación

• Se busca diseñador/a de arquitecturas de datos en Google Cloud Platform.
• Experiencia en ETL/ELT y manejo de grandes volúmenes con BigQuery.
• Capacidad para gestionar flujos de datos en tiempo real con Pub/Sub y DataFlow.
• Conocimientos de Data Lake, catálogo y linaje de datos.
• Automatización de monitoreo y observabilidad de pipelines.
• Colaboración con Data Governance para trazabilidad y seguridad.

Responsabilidades

• Diseñar y construir arquitecturas de datos en Google Cloud Platform.
• Gestionar y procesar grandes volúmenes de datos con BigQuery.
• Desarrollar flujos de eventos en tiempo real (Pub/Sub, DataFlow).
• Aplicar soluciones de ETL/ELT para ingesta y transformación de datos.
• Definir modelos de datos en Data Warehouse para optimización de consultas.
• Trabajar con Data Governance para linaje y cumplimiento de normativas.

Conocimientos

Python

SQL

Google Cloud Platform

BigQuery

Data Lake/ETL

Data Governance

Data Observability

ETL/ELT

Herramientas

Terraform

Cloud Composer

Pub/Sub

DataFlow

Descripción del empleo

DETALLE DE LA SOLICITUD: STAFFING-287
PERFIL 1:
Nombre Perfil: Data Engineer Semi Senior.
Categoría Perfil:
Cantidad: 1
Período: 3.0 meses.
Fecha inicio planificada: 2026-10-20
Modalidad: Híbrido

Descripción y especificaciones técnicas del perfil: Diseñar, construir y optimizararquitecturas de datos y flujos de integración (ETL/ELT) sobre el ecosistema de GoogleCloud Platform, mediante la implementación de soluciones escalables de ingeniería ymodelos de datos eficientes, con el fin de garantizar la disponibilidad, calidad y gobernanzade la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas y el desarrollo deanalítica avanzada en la organización.

Conocimiento específico:

• Diseñar y construir las integraciones de datos, para montar y gestionar un data lake en Google Cloud.
• Gestionar y procesar grandes volúmenes de datos, particularmente en Big Query paraasegurar la disponibilidad de la data.
• Desarrollar y gestionar flujos de eventos en tiempo real con herramientas como PubSub y
• DataFlow, para cumplir en tiempo y forma con requerimientos near real time que tiene laorganización.
• Dominar técnicas y herramientas de ETL/ELT, para la ingesta, transformación y carga de datos en diversas fuentes.
• Implementar modelos de datos óptimos en el Data Warehouse, para garantizar la eficienciaen las consultas y facilitar el autoservicio de analítica.
• Colaborar con el equipo de Data Governance en la definición de catálogos y linaje de datos,para asegurar la trazabilidad, seguridad y cumplimiento de las normativas de datos de laorganización.
• Automatizar el monitoreo y alertas de los pipelines de datos (Data Observability), para unaproactiva identificación de fallos y asegurar la continuidad operativa de los procesos de negocio.

Descripción Labores:

• Software (Office,SAP, Oracle)
• Certificaciones (Metodologías ágiles)
• Licencias
• Cursos
• Big Query: Diseño, construcción y consulta de soluciones MPP (Massive Paralelo Processing).
• PubSub y DataFlow: Gestión de eventos y flujos de datos en tiempo real.
• Plataformas en la Nube: Conocimiento y experiencia en el entorno de Google Cloud Platform
• Procesamiento Distribuido: Conocimientos en técnicas y herramientas de procesamiento distribuidor de datos, ejm Spark.
• Lenguajes de Programación: Dominio avanzado de Python y SQL (Scripts complejos y optimización de queries).
• Infraestructura como Código: Conocimientos en Terraform para el despliegue de recursesen Google Cloud Platform.
• Orquestación de Workflows: Experiencia en la gestión de flujos con Cloud Composer(Apache Airflow).
• Control de Versiones: Uso experto de Git / GitHub y metodologías de CI/CD para desplieguesde datos.