Data-Senior Data Engineer

Endava; Córdoba; Híbrido; COP 60.000.000 - 120.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Modalidad de trabajo híbrida

Bonos por referidos

Programas de desarrollo profesional

Comunidad tecnológica global

Bienestar y salud laboral

Descripción de la vacante

Endava busca un Data Engineer en Colombia para transformar datos en información accionable y construir infraestructuras de datos robustas. Trabajarás con equipos de ciencia de datos para diseñar y optimizar pipelines en la nube, asegurando calidad, escalabilidad y costos eficientes.

Se requiere dominio de Python y SQL, experiencia en Spark y ETL/ELT, y manejo de herramientas como dbt y Datadog. Modelo de trabajo híbrido y oportunidades de desarrollo profesional.

Formación

• Dominio de Python y SQL, con experiencia en procesamiento de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Conocimientos de diseño de datos y modelado (Medallion, Kimball, Star Schema).
• Experiencia con ETL/ELT y pipelines de datos, herramientas de orquestación.
• Transformación y optimización de datos con Spark.
• Servicios en nube (Azure/AWS/GCP) y herramientas de observabilidad como Datadog.
• Conocimientos de arquitectura orientada a eventos y metodologías Agile.

Responsabilidades

• Trabajar con científicos y analistas para entender necesidades de información y crear flujos de datos eficientes.
• Diseñar, implementar y mantener pipelines de datos para ingesta, procesamiento y transformación en entornos cloud.
• Crear y mantener almacenamiento de datos con Azure SQL DB, Data Lake y Blob Storage.
• Desarrollar procesos ETL/ELT con dbt o tecnologías equivalentes.
• Garantizar calidad e integridad de datos mediante validación y limpieza.
• Mejorar escalabilidad y control de costos de pipelines de datos.
• Monitorear pipelines y asegurar disponibilidad de datos; aplicar CI/CD y pruebas de calidad.

Conocimientos

Python

SQL

Scripting (data processing)

Spark (PySpark/Scala)

Event-Driven Architecture

Agile

Herramientas

Azure

AWS

GCP

dbt

Datadog

Descripción del empleo

Descripción del empleo

Nuestro equipo de Datos cuenta con experiencia en ingeniería, análisis, arquitectura, modelado, machine learning, inteligencia artificial y ciencia de datos. Esta disciplina es responsable de transformar datos sin procesar en información accionable, construir infraestructuras de datos robustas y facilitar la toma de decisiones basada en datos, así como impulsar la innovación mediante analítica avanzada y modelos predictivos.

Como Data Engineer en Endava yo voy a:

Responsabilidades

• Trabajar en conjunto con científicos y analistas de datos para comprender las necesidades de información y crear flujos de datos eficientes.
• Diseñar soluciones, implementar y mantener pipelines de datos para la ingesta, procesamiento y transformación de información utilizando servicios cloud y otras tecnologías.
• Crear y mantener soluciones de almacenamiento de datos, incluyendo Azure SQL Database, Azure Data Lake y Azure Blob Storage.
• Crear y mantener procesos ETL (Extract, Transform, Load) utilizando Azure Data Factory o tecnologías equivalentes.
• Implementar procedimientos de validación y limpieza de datos para garantizar su calidad, integridad y confiabilidad.
• Mejorar la escalabilidad, eficiencia y optimización de costos de los pipelines de datos.
• Monitorear y resolver problemas relacionados con los pipelines, garantizando la consistencia y disponibilidad de los datos.
• Automatizar tareas y desplegar código con estándares de producción, incluyendo pruebas unitarias, integración continua, control de versiones y otras buenas prácticas.

Requisitos

• Dominio de Python y SQL, con experiencia en lenguajes de scripting orientados al procesamiento de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Conocimiento de buenas prácticas y principios de diseño de datos, incluyendo conceptos como Medallion,Kimball y Star Schema, así como de Data Warehousing y modelado de datos.
• Sólida comprensión de procesos ETL/ELT.
• Experiencia con técnicas avanzadas de transformación y optimización de datos, incluyendo Spark (PySpark/Scala).
• Experiencia con servicios de Azure,AWS o GCP Dominio de herramientas como Data Build Tool (dbt) y Datadog.
• Experiencia con herramientas de monitoreo y observabilidad de datos.
• Experiencia relevante con arquitecturas orientadas a eventos (Event-Driven Architecture).
• Buen conocimiento y comprensión de metodologías y formas de trabajo Agile.

Información adicional

Descubrí algunos de los beneficios globales que ofrecemos para que nuestra gente pueda desarrollar su máximo potencial:

• Finanzas: Paquete salarial competitivo, reconocimientos basados en nuestros valores y bono por referidos.
• Desarrollo profesional: Coaching de carrera, oportunidades profesionales a nivel global, trayectorias de carrera no lineales y programas internos de desarrollo para liderazgo técnico y de gestión.
• Oportunidades de aprendizaje: Proyectos complejos, rotaciones, comunidades tecnológicas internas, capacitaciones, certificaciones, coaching, suscripciones a plataformas de aprendizaje online, sesiones de intercambio de conocimientos, workshops y conferencias.
• Equilibrio entre vida personal y laboral: Modalidad de trabajo híbrida, horarios flexibles y programa de asistencia al empleado.
• Salud y bienestar: Programa interno global de bienestar y acceso a aplicaciones de bienestar.
• Comunidad: Comunidades tecnológicas internas a nivel global, clubes de hobbies y grupos de interés, programas de inclusión y diversidad, eventos y celebraciones.

At Endava, we’re committed to creating an open, inclusive, and respectful environment where everyone feels safe, valued, and empowered to be their best. We welcome applications from people of all backgrounds, experiences, and perspectives—because we know that inclusive teams help us deliver smarter, more innovative solutions for our customers. Hiring decisions are based on merit, skills, qualifications, and potential. If you need adjustments or support during the recruitment process, please let us know.