Ingeniero de Datos – Pipelines Cloud & AI (Híbrido)

BC Tecnología

Santiago

Hybrid

CLP 24,000,000 - 42,000,000

Full time

12 hours ago
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Job summary

BC Tecnología busca un/a Data Engineer para evolucionar una plataforma de datos en un proyecto del sector Retail. Diseñarás pipelines, integrarás fuentes y desarrollarás soluciones en la nube e IA.

El rol requiere autonomía, enfoque en calidad y disponibilidad de la información, así como experiencia en Python y SQL avanzado, con trabajo en entornos híbridos y colaboración con Data Science y negocio.

Qualifications

  • Experiencia en diseño y mantenimiento de pipelines de datos.
  • Conocimiento de plataformas en la nube (GCS/BigQuery).
  • Capacidad de deduplicación, validación y tratamiento de correcciones históricas.

Responsibilities

  • Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos bajo arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold).
  • Integrar fuentes de datos mediante cargas completas e incrementales.
  • Implementar procesos de deduplicación, validación y manejo de correcciones históricas.
  • Migrar Lakehouse hacia Google Cloud Storage, BigQuery y Cloud Run.
  • Desarrollar y mantener APIs de consulta e integración de datos.
  • Construir herramientas y servicios de acceso a datos para IA (AI Harness).
  • Implementar autenticación, autorización y RBAC.
  • Garantizar la calidad, trazabilidad y actualización de la información.
  • Monitorear pipelines y mantener continuidad operacional.
  • Colaborar con desarrollo, Data Science y negocio.
  • Python con pruebas automatizadas; SQL avanzado; modelado dimensional; ETL/ELT.

Skills

Python
SQL avanzado
ETL/ELT
Pruebas automatizadas
APIs
RBAC
Git
Docker
Dagster
Airflow
Prefect
BigQuery
GCS

Tools

Dagster
Airflow
Prefect
Git
Docker
BigQuery
GCS
Python

Job description

BC Tecnología busca un/a Data Engineer para evolucionar una plataforma de datos en un proyecto del sector Retail. Diseñarás pipelines, integrarás fuentes y desarrollarás soluciones en la nube e IA.

El rol requiere autonomía, enfoque en calidad y disponibilidad de la información, así como experiencia en Python y SQL avanzado, con trabajo en entornos híbridos y colaboración con Data Science y negocio.

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