Data Engineer

LaPieza

México

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MXN 600,000 - 900,000

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2 days ago

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Qualifications

Mínimo 3 años de experiencia en ingeniería de datos.
Python sólido para pipelines en producción, con código claro y mantenible.
Experiencia en producción con un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery o Redshift).
Experiencia en producción con dbt (mínimo 6 meses): modelos, tests, documentación y versionamiento.
Experiencia construyendo y operando pipelines con herramientas de ingesta y orquestación como Airbyte, Airflow, Prefect o Dagster.
Experiencia en producción en nube (GCP, AWS o Azure).
SQL avanzado, modelado relacional y dimensional.
CI/CD para datos: Git, testing automatizado y validaciones.
Experiencia con Kafka o arquitecturas event-driven / streaming.
Experiencia colaborando con equipos de BI en métricas o modelos semánticos.

Responsibilities

Construir y mantener pipelines ETL/ELT confiables, monitoreados y documentados (Airbyte, Snowflake, Airflow/Prefect).
Desarrollar y mantener modelos analíticos en Snowflake con dbt, en estructura por capas (raw, staging, marts).
Optimizar modelos existentes.
Implementar validaciones automatizadas de calidad de datos.
Crear vistas, data marts y transformaciones que alimentan los productos de datos, garantizando datos correctos y disponibles.

Skills

Python

ETL/ELT

SQL

CI/CD

Kafka

Tools

Snowflake

BigQuery

Redshift

dbt

Airbyte

Airflow

Prefect

Dagster

Job description

Somos una empresa SaaS líder en administración de nómina y recursos humanos en México, y estamos migrando nuestra arquitectura de datos a un esquema por capas (medallion) mientras lanzamos un nuevo producto. Buscamos a un Data Engineer hands‑on que construya y mantenga la capa de datos que alimenta a los equipos internos y a los productos de nuestros clientes.

Lo que harás

Construir y mantener pipelines ETL/ELT confiables, monitoreados y documentados (Airbyte, Snowflake, Airflow/Prefect).
Desarrollar y mantener modelos analíticos en Snowflake con dbt, con estructura por capas (raw, staging, marts).
Optimizar modelos existentes
Implementar validaciones automatizadas de calidad de datos
Crear vistas, data marts y transformaciones que alimentan los productos de datos, garantizando que los datos sean correctos, completos y estén disponibles.

Lo que necesitas

Mínimo 3 años de experiencia en ingeniería de datos.
Python sólido para desarrollo de pipelines en producción, con código claro y mantenible.
Experiencia en producción con un data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery o Redshift).
Experiencia en producción con dbt (mínimo 6 meses): modelos, tests, documentación y versionamiento.
Experiencia construyendo y operando pipelines productivos con herramientas de ingestión y orquestación como Airbyte, Airflow, Prefect o Dagster.
Experiencia en producción en alguna nube (GCP, AWS o Azure).
SQL avanzado, modelado relacional y dimensional.
CI/CD para datos: Git, testing automatizado y validaciones.
Experiencia con Kafka o arquitecturas event-driven / streaming.
Experiencia colaborando con equipos de BI en la definición de métricas o modelos semánticos.