Data Engineer Senior

Primus Capital Chile; Santiago; On-site; CLP 24,000,000 - 36,000,000; Full time

Job summary

Primus Capital Chile busca un Data Engineer Senior para liderar la construcción de una plataforma de datos en la nube (lakehouse en AWS) que será la fuente de información de toda la Compañía.

Se espera autonomía para diseñar pipelines, guiar a un equipo pequeño de Data Engineers y asegurar la calidad de los datos mediante pruebas automatizadas y gobernanza de datos. También se trabajará en decisiones de arquitectura y en la ingestión de nuevas fuentes.

Qualifications

• Experiencia en diseño y operación de pipelines de datos.
• Capacidad para guiar y formar a un equipo de Data Engineers.
• Conocimientos de gobernanza de datos, catálogo, linaje y calidad.

Responsibilities

• Ser responsable de los pipelines de datos: diseñarlos, construirlos, operarlos y darles soporte.
• Guiar y formar al equipo de Data Engineers: revisión de código y buenas prácticas.
• Incorporar nuevas fuentes de datos a la plataforma y asegurar su calidad.
• Modelar datos para análisis y reporting, y participar en decisiones de arquitectura.
• Trabajar con tecnología de lakehouse en AWS y tablas abiertas como Apache Iceberg.
• Participar en pruebas automatizadas y garantizar la calidad de los datos.

Skills

Pipelines de datos

Liderazgo técnico

Gobernanza de datos

Arquitectura de datos

Tools

Apache Iceberg

AWS

Job description

En Primus Capital buscamos a nuestro próximo/a Data Engineer Senior para el Área de Datos e IA

Nuestro principal desafío es la construcción de una plataforma de datos en la nube (lakehouse en AWS) que será la fuente de información de toda la Compañía.

Buscamos a una persona autónoma, responsable de los pipelines de datos, que además guíe técnicamente a un equipo pequeño de Data Engineers.

• Ser responsable de los pipelines de datos: diseñarlos, construirlos, operarlos y darles soporte.
• Tomar decisiones técnicas con autonomía y hacerte cargo de ellas.
• Guiar y formar a los Data Engineers del equipo: revisión de código, buenas prácticas y forma de trabajo.
• Incorporar nuevas fuentes de datos a la plataforma.
• Asegurar la calidad del dato con tests automatizados y cuadratura contra los sistemas de origen.
• Modelar datos para análisis y reportería.
• Participar en las decisiones de arquitectura de la plataforma.
• Trabajar con desarrollo asistido por IA (Claude Code, Codex), con disciplina: tests, revisión de código y documentación.
• Apache Iceberg u otro formato de tabla abierto.
• Conocimientos de gobierno de datos: catálogo, linaje, calidad y control de acceso.