Data Engineer Senior GCP

Stefanini LATAM; Santiago; Hybrid; CLP 12,000,000 - 18,000,000; Full time

Job summary

En Stefanini, una empresa global con presencia en 41 países, buscamos un Data Engineer Senior GCP para sumarse al equipo en Santiago de Chile. Modalidad híbrida: 3 días presenciales y 2 remotos, jornada completa de lunes a viernes.

Serás responsable de diseñar y mantener pipelines ETL/ELT, implementar soluciones en GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub) y trabajar con Python, SQL y Spark. Colaborarás con Arquitectura, Data Science, BI y Desarrollo para modernizar plataformas de datos.

Qualifications

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT batch y event-driven.
• Implementar soluciones sobre Google Cloud Platform (GCP) y arquitecturas Data Lake/Datamart/ Lakehouse.
• Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT.
• Implementar soluciones en GCP con BigQuery, Dataflow y Pub/Sub.
• Desarrollar procesos con Python y Spark, garantizar calidad y trazabilidad de datos.
• Trabajar en Data Lake/Data Warehouse/Lakehouse; colaborar con Arquitectura, Data Science y BI.

Skills

GCP

BigQuery

Spark/PySpark

Python

SQL

ETL/ELT pipelines

Airflow/Cloud Composer

Tools

GCP

BigQuery

Cloud Storage

Dataflow/Dataproc

Pub/Sub

Python

SQL

Spark/PySpark

Airflow/Cloud Composer

Job description

¡Sé parte de Stefanini!

En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que nos apasiona y co-creando un futuro mejor.

Actualmente nos encontramos en la búsqueda de un Data Engineer Senior GCP para sumarse a nuestro equipo en Santiago de Chile.

Modalidad híbrida 3 dias presencial y 2 remoto

Jornada completa de Lunes a Viernes de 9 am a 6 pm.

Lugar de trabajo: Santiago Centro.

¿Qué harás?

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT batch y event-driven.
• Implementar soluciones de procesamiento y almacenamiento sobre Google Cloud Platform (GCP).
• Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark.
• Trabajar con BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc y Pub/Sub.
• Implementar procesos de orquestación mediante Airflow / Cloud Composer.
• Participar en arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse.
• Diseñar y optimizar modelos de datos para procesamiento y explotación de información.
• Implementar prácticas de CI/CD e Infrastructure as Code, idealmente con Terraform.
• Garantizar la calidad, trazabilidad, integridad y disponibilidad de los datos.
• Participar en iniciativas de migración y modernización hacia Cloud.Colaborar con equipos de Arquitectura, Data Science, BI y Desarrollo.

Requisitos técnicos

Stack principal

• Google Cloud Platform (GCP).
• BigQuery.
• Cloud Storage.
• Dataflow y/or Dataproc.
• Pub/Sub.
• Python.
• SQL Avanzado.
• Apache Spark / PySpark.
• Desarrollo de pipelines ETL/ELT.
• Modelamiento y transformación de datos.
• Airflow / Cloud Composer.

Conocimientos deseables

• DBT y/o Dataform.
• Terraform.
• Git y procesos CI/CD.
• Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse.
• Hadoop y/o Kafka.
• Bases de datos relacionales y NoSQL.
• Vertex AI y/o Machine Learning.
• Gobierno y calidad de datos.