Senior Data Engineer

Banco Falabella; Santiago; On-site; CLP 39,060,000 - 72,540,000; Full time

Job summary

Banco Falabella busca un/a Ingeniero/a de Datos para diseñar y mantener arquitecturas escalables de ingesta, transformación y consumo de información en la nube.

Serás puente entre negocio y áreas, asegurando calidad, mantenibilidad y eficiencia, trabajando con BigQuery, dbt, Airflow y Spark en pipelines ELT/ETL.

Se valora experiencia en migraciones a cloud y competencias en Python/SQL y prácticas de desarrollo modernas.

Qualifications

• Experiencia sólida en Ingeniería de Datos con GCP y BigQuery.
• Dominio de dbt, DAGs en Airflow y integración de múltiples fuentes.
• Desarrollo en Python/SQL y diseño de arquitecturas escalables.

Responsibilities

• Levantar y acordar requerimientos con áreas de negocio.
• Diseñar, implementar y evolucionar modelos de datos estructurados y no estructurados.
• Gestionar expectativas de clientes internos ante cambios de negocio, operación y tecnología.
• Diseñar y optimizar pipelines ELT/ETL escalables, idempotentes y resilientes.
• Evolucionar la arquitectura y estandarizar prácticas de ingeniería de datos.
• Participar en migración hacia arquitecturas modernas en la nube.

Skills

GCP data eng

Pipeline design

Data modeling

Python/SQL

Tools

BigQuery

dbt

Airflow

Dataproc

Spark

Python

SQL

Git

CI/CD

Job description

Misión:
Diseñar y mantener arquitecturas de datos escalables para la ingesta, transformación, procesamiento y consumo de información.

Descripción:
Buscamos un/a profesional de Ingeniería de Datos responsable de diseñar, implementar y evolucionar soluciones de datos escalables, actuando como puente entre las necesidades del negocio y las distintas áreas corporativas. Tendrá un rol clave en la construcción de una arquitectura moderna de datos, asegurando estándares de calidad, mantenibilidad y eficiencia.

Principales responsabilidades

• - Levantar y acordar requerimientos con las áreas de negocio, coordinando definiciones y necesidades con distintos equipos corporativos.
• - Diseñar, implementar y evolucionar modelos de datos estructurados y no estructurados, asegurando soluciones adecuadas para cada necesidad.
• - Gestionar las expectativas de clientes internos, adaptando las soluciones a cambios de negocio, operación y tecnología.
• - Diseñar y optimizar pipelines ELT/ETL escalables, idempotentes y resilientes, incluyendo evolución de esquemas e integración de múltiples fuentes.
• - Evolucionar la arquitectura y estandarizar prácticas de ingeniería de datos, promoviendo calidad, automatización y mantenibilidad.
• - Participar en iniciativas de migración desde plataformas on-premise o SQL legacy hacia arquitecturas modernas en la nube.

Stack y entorno tecnológico

• Cloud: Google Cloud Platform (GCP).
• Data Warehouse: BigQuery, con foco en optimización de consultas, particionamiento, clustering y gestión de costos.
• Arquitectura: Lakehouse / Modern Data Warehouse bajo arquitectura Medallón (Bronce, Plata y Oro).
• Transformación: dbt a nivel avanzado, incluyendo modelos, tests, macros y documentación.
• Orquestación: Apache Airflow / Cloud Composer.
• Procesamiento: Apache Spark / Dataproc para cargas y transformaciones complejas.
• Desarrollo: Python y SQL.
• Prácticas: Git, CI/CD, code reviews y Modern Data Stack.

Requisitos principales

• Experiencia sólida en Ingeniería de Datos sobre GCP, especialmente BigQuery, construcción de pipelines ELT/ETL y modelado analítico. Dominio avanzado de dbt en ambientes productivos y experiencia desarrollando DAGs en Airflow, integrando APIs, bases relacionales, ERPs y otras fuentes.
• Se requiere capacidad para escribir código limpio, modular y testeable en Python y SQL, además de diseñar arquitecturas de datos resilientes y mantenibles. Se valorará experiencia en procesos de migración hacia arquitecturas cloud y conocimientos de Spark para procesamiento distribuido.

Deseable

• Experiencia o interés en calidad de datos mediante pruebas automatizadas y monitoreo, utilizando dbt tests, herramientas nativas o soluciones similares. Será un plus haber trabajado preparando datos para IA, Feature Stores, automatizaciones avanzadas o agentes de Inteligencia Artificial.