Data Engineer

Stefanini LATAM; Bogotá; Presencial; COP 20.088.000 - 29.016.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Stefanini LATAM busca un ingeniero de datos para diseñar, construir y mantener pipelines de ingesta y transformación, garantizando calidad y trazabilidad. Se trabajará con Microsoft Fabric, Lakehouse, Delta y OneLake, integrando datos de múltiples fuentes para BI y analítica.

La función requiere experiencia en SQL, Python/PySpark y plataformas en la nube. Se valorarán conocimientos de Power BI, Databricks y Azure Data Factory, con enfoque en soluciones escalables.

Formación

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software, Telecomunicaciones o áreas afines.
• Experiencia comprobada como ingeniero de datos o puesto similar.
• Dominio de SQL y al menos un lenguaje de programación (Python/Java/Scala).
• Conocimiento de plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener pipelines de ingesta, transformación y procesamiento de datos.
• Implementar soluciones de integración de datos utilizando Microsoft Fabric.
• Trabajar con arquitecturas Lakehouse / Data Lake / Data Warehouse.
• Construir y mantener procesos ETL/ELT de múltiples fuentes.
• Gestionar y optimizar estructuras de datos sobre OneLake, Lakehouse y Delta.
• Garantizar calidad, integridad y trazabilidad de los datos.

Conocimientos

SQL

Python

PySpark

Microsoft Fabric

Data Pipelines

ETL/ELT

Data Lake

Delta Lake

OneLake

Power BI

Educación

Ingeniería de Sistemas

Herramientas

Azure Data Factory

Databricks

Power BI

Descripción del empleo

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Responsabilidades y atribuciones

• Sólida experiencia en diseño, construcción y optimización de soluciones de datos, con conocimiento práctico y comprobable en Microsoft Fabric.
• La posición tendrá como foco desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables, integrar información proveniente de diferentes fuentes y garantizar que los datos estén disponibles con calidad, trazabilidad y oportunidad para iniciativas de analítica, inteligencia de negocio y ciencia de datos.
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta, transformación y procesamiento de datos.
• Implementar soluciones de integración de datos utilizando Microsoft Fabric.
• Trabajar con arquitecturas Lakehouse / Data Lake / Data Warehouse.
• Construir y mantener procesos ETL/ELT provenientes de diferentes sistemas y fuentes de información.
• Desarrollar procesos de transformación utilizando SQL, Python y/o PySpark.
• Utilizar notebooks y componentes de procesamiento de datos dentro de Microsoft Fabric.
• Gestionar y optimizar estructuras de datos sobre OneLake, Lakehouse y tablas Delta, según la arquitectura definida.
• Garantizar calidad, integridad, disponibilidad y trazabilidad de los datos.
• Diseñar modelos de datos orientados al consumo analítico y de negocio.
• Optimizar performance de procesos de transformación y procesamiento de grandes volúmenes de información.
• Participar en la definición y evolución de buenas prácticas de ingeniería de datos.
• Trabajar de manera coordinada con Científicos de Datos, Analistas, Arquitectos y equipos de negocio.
• Documentar procesos, flujos de datos, integraciones y componentes desarrollados.
• Apoyar la resolución de incidentes y problemas asociados a pipelines y procesamiento de información.

Requisitos y calificaciones

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software, Telecomunicaciones, Ciencias de la Computación o carreras relacionadas.
• Las certificaciones Microsoft serán valoradas, pero no constituyen un requisito obligatorio
• Experiencia comprobada como ingeniero de datos o puesto similar.
• Fuerte dominio de SQL y experiencia con bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)
• Dominio de al menos un lenguaje de programación (p. ej., Python, Java, Scala)
• Experiencia con modelado de datos y principios de diseño de bases de datos.
• Familiaridad con herramientas y procesos ETL.
• Conocimiento de plataformas de datos basadas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud)
• Comprensión de los conceptos y tecnologías de almacenamiento de datos.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Fuertes habilidades de comunicación y colaboración.
• Capacidad para trabajar de forma independiente y en un entorno orientado al equipo.
• Atención al detalle y compromiso de realizar un trabajo de alta calidad.

Requisitos técnicos indispensables

• Experiencia mínima de 3 años en Ingeniería de Datos, desarrollo de soluciones de integración, BI o plataformas de datos.
• Experiencia práctica y comprobable trabajando con Microsoft Fabric.
• Experiencia con Fabric Data Factory / Data Pipelines.
• Experiencia trabajando con Lakehouse dentro del ecosistema Fabric.
• Dominio de SQL.
• Experiencia con Python y/o PySpark.
• Experiencia construyendo procesos ETL/ELT.
• Conocimientos de modelamiento y transformación de datos.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de información y múltiples fuentes.
• Conocimiento de arquitecturas modernas de datos.

Deseable

• OneLake.
• Delta Lake / Delta Tables.
• Dataflow Gen2.
• Power BI y modelos semánticos.
• Azure Data Factory.
• Azure Data Lake.
• Databricks.
• Spark.
• Arquitecturas Medallion.
• Git y prácticas de versionamiento.
• CI/CD para soluciones de datos.
• Gobierno y calidad de datos.