Ingeniero de Datos: ETL, Nube y Pipelines Escalables

Api UX; Santiago; Híbrido; CLP 27.900.000 - 42.408.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Día libre en tu cumpleaños

Seguro médico

Seguro de vida

Bono por recomendación

Bono por Navidad y fiestas patrias

Descripción de la vacante

Api UX busca un ingeniero/a de datos para diseñar y mantener pipelines escalables (ETL/ELT) e infra en la nube, asegurando integración y calidad de la información para analítica avanzada. Se valorará experiencia en Python, SQL, Databricks, Airflow y múltiples fuentes de datos.

El rol es híbrido y requiere 2+ años de experiencia en ingeniería de datos, con foco en rendimiento, gobernanza de datos y colaboración con equipos de negocio.

Formación

• Experiencia mínima de 2 años en ingeniería de datos o roles afines.
• Conocimiento profundo de Python y SQL para pipelines y modelado.
• Experiencia en diseño ETL/ELT, consumo de APIs y manejo de formatos estructurados.
• Conocimientos en bases de datos relacionales y NoSQL, y modelamiento dimensional.
• Experiencia en nube pública (AWS/Azure/GCP) y control de versiones con Git.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables (ETL/ELT).
• Modelar bases de datos relacionales y NoSQL para analítica.
• Implementar servicios de datos en la nube y asegurar rendimiento.
• Documentar, probar y monitorear pipelines, garantizando calidad de la información.
• Traducir requerimientos del negocio en soluciones técnicas de ingeniería de datos.

Conocimientos

Python

SQL

Experiencia en ingeniería de datos

Herramientas

ETL/ELT

APIs

JSON

CSV

Parquet

Avro

Databricks

PySpark

Airflow

Delta Lake

Git

Terraform

dbt

Descripción del empleo

Api UX busca un ingeniero/a de datos para diseñar y mantener pipelines escalables (ETL/ELT) e infra en la nube, asegurando integración y calidad de la información para analítica avanzada. Se valorará experiencia en Python, SQL, Databricks, Airflow y múltiples fuentes de datos.

El rol es híbrido y requiere 2+ años de experiencia en ingeniería de datos, con foco en rendimiento, gobernanza de datos y colaboración con equipos de negocio.