Staff Data Engineer - MACHBANK

MACHBANK; Santiago; Presencial; CLP 39.060.000 - 72.540.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

MACHBANK busca un Staff Data Engineer (Senior Data Engineer II) para su equipo de Platform en Data Operations & Platform. Diseñará y evolucionará la carretera de datos, construyendo pipelines robustos, impulsando gobernanza y observabilidad, e integrando IA cuando corresponda.

Modalidad híbrida con cuatro días remotos semanales. Se requieren al menos 5 años en ingeniería de datos, experiencia en infraestructuras críticas y capacidad de mentoría de talento.

Formación

• Al menos 5 años de experiencia en ingeniería de datos o soluciones basadas en datos.
• Experiencia diseñando e implementando procesos de datos end-to-end en entornos productivos.
• Conocimiento de monitoreo, resolución de incidencias y mejora continua de infraestructuras de datos.

Responsabilidades

• Diseñar y construir la plataforma de datos, asegurando alta disponibilidad y escalabilidad.
• Desarrollar pipelines con múltiples fuentes y requisitos críticos (latencia, volumen).
• Implementar prácticas de gobierno, calidad de datos, y observabilidad de la infraestructura.
• Mentorear a perfiles junior y colaborar con equipos de negocio y tecnología.

Conocimientos

Data platform design

End-to-end data pipelines

Observability & monitoring

Mentoring

Comunicación con stakeholders

Educación

Bachelor en Ingeniería de datos/CS u equivalente

Herramientas

Python

SQL

Apache Airflow

Spark

AWS

Terraform

Docker

Descripción del empleo

El rol de Staff Data Engineer (Senior Data Engineer II)

en el equipo de Platform (Arquitectura de Datos) de Data Operations & Platform tiene como misión construir y evolucionar la carretera de datos de MACH: diseñar, implementar y optimizar de manera autónoma la infraestructura y los procesos de datos —de mediana y alta complejidad y con alto nivel de incertidumbre técnica— que soportan la operación de todos los equipos de D&A. Contribuye desde la ejecución técnica a los frentes estratégicos del equipo: el gobierno y la calidad de datos —incluido su frente normativo (Ley de Protección de Datos y Ley Fintech / open banking)—, la habilitación de IA para D&A y MACH, la integración de datos entre MACH y el Banco, la observabilidad de la infraestructura y procesos de datos, y la eficiencia FinOps.

En este rol tendrás la oportunidad de:

• 2. Estándares, calidad y gobierno de datos
• 3. Observabilidad y continuidad de la plataforma
• 4. Frentes estratégicos (como ejecutor técnico)
• 5. Colaboración y mentoría técnica

• Diseño y construcción de la plataforma de datos
• Diseñar arquitecturas de datos de alto nivel, robustas y flexibles, para entornos críticos y distribuidos.
• Implementar pipelines en ambientes con múltiples fuentes y requisitos críticos (latencia, volumen, confiabilidad).
• Diseñar, construir y optimizar procesos de datos de mediana y alta complejidad de manera autónoma.
• Optimizar costos, rendimiento y escalabilidad de las soluciones (frente FinOps), usando infraestructura como código.
• Definir patrones de desarrollo y lineamientos técnicos; establecer y mantener los estándares técnicos del equipo.
• Auditar y refactorizar procesos de datos críticos y gestionar los riesgos técnicos de los proyectos.
• Participar en la definición e implementación de las estrategias de gobierno y calidad de datos, incluyendo su frente normativo (Ley de Protección de Datos, Ley Fintech / open banking).
• Implementar y sostener el estándar de observabilidad de la infraestructura y los procesos de datos (monitoreo, trazabilidad, alertas).
• Participar en los turnos de continuidad operacional: resolución de incidencias de la plataforma y mejoras que eviten su recurrencia.
• Contribuir a la habilitación y adopción de IA en los flujos de D&A y MACH, aplicando el estándar definido.
• Participar en la integración de datos entre MACH y el Banco.
• Mentorear a perfiles más junior y participar activamente en las decisiones técnicas del equipo.
• Trabajar con los equipos de D&A, tecnología y negocio traduciendo requerimientos ambiguos en soluciones concretas.

Modalidad de trabajo del cargo:

Flexible con 4 días remotos semanales

Para tener éxito en esta posición necesitas:

Experiencia profesional

• Al menos 5 años de experiencia en ingeniería de datos o desarrollo de soluciones basadas en datos.
• Experiencia diseñando e implementando procesos de datos de mediana y alta complejidad end-to-end, de forma autónoma, en ambientes productivos críticos.
• Experiencia operando y manteniendo infraestructura de datos en producción: monitoreo, resolución de incidencias y mejora continua.

Conocimientos técnicos (nivel medio-avanzado, con expertise consolidada)

• Arquitectura y modelado de datos: aplicación autónoma de modelado dimensional y normalizado, arquitecturas batch y streaming, particionado, versionado y gobernanza de esquemas, y diseño de data lake.
• Python avanzado: clean code, testing, CI/CD y documentación; librerías clave (pandas, numpy, pyarrow, pyspark); scripts reutilizables; entornos, containers y empaquetado.
• ETL y SQL: SQL avanzado (joins complejos, window functions, CTEs, optimización); Apache Airflow, Glue y Spark; diseño y monitoreo de pipelines batch y/o tiempo real; depuración y mantención de flujos productivos con trazabilidad, logging y alertas.
• Cloud AWS: operación autónoma de los servicios core (S3, Glue, Athena, MWAA, Lambda, CloudWatch, SNS, SQS, API Gateway), seguridad IAM, monitorización y resiliencia; infraestructura como código (Terraform, CloudFormation o CDK) y gestión de costos (FinOps).
• Gobierno y plataforma: estrategia y gobierno de datos, calidad de datos, y consumo y configuración de APIs.
• Expertise técnica: capacidad de resolver problemas técnicos complejos de forma autónoma y de supervisar y mejorar el trabajo técnico de otros.

Habilidades de colaboración

• Autonomía para asumir compromisos y cumplirlos sin supervisión directa.
• Comunicación efectiva con stakeholders técnicos y no técnicos.
• Proactividad para identificar áreas de mejora antes de que sean problema, experimentar y compartir aprendizajes con el equipo.

Es aún mejor si tienes:

• Certificaciones AWS Cloud Practitioner y/o AWS Certified AI Practitioner.
• Conocimiento en LLMs e Inteligencia Artificial aplicada, incluyendo patrones de diseño y el desarrollo de RAGs.
• Conocimiento del contexto regulatorio financiero (Ley de Protección de Datos, Ley Fintech / open banking).
• Experiencia en observabilidad de plataformas de datos y/o prácticas FinOps.

Condiciones:

¡Prepárate para un gran inicio! En caso de ser seleccionado e ingresar con contrato indefinido, tendrás una inducción presencial de 2 semanas para sumergirte en nuestra cultura.