Senior Data Engineer: AWS & Snowflake Data Lakehouse

Gendra

Ciudad de México

Híbrido

MXN 600.000 - 900.000

Jornada completa

hace 34 horas

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Descripción de la vacante

Gendra en Ciudad de México busca un Ingeniero/a de Datos con experiencia sólida para diseñar, desarrollar e implementar soluciones escalables sobre AWS y Snowflake.

La posición es híbrida en Venustiano Carranza y requiere capacidad de autogestión, orientación a resultados y trabajo con stakeholders técnicos y no técnicos.

Se trabajará en Data Lakehouse, pipelines, modelado dimensional y aseguramiento de la calidad y seguridad de los datos.

Formación

Experiencia avanzada en Python para pipelines de datos.
Conocimiento de AWS (Glue, Lambda, Step Functions).
Conocimiento avanzado de Snowflake.
Diseño e implementación de Data Warehouses.
Modelado dimensional: Star Schema y Snowflake Schema.
Experiencia con SQL y NoSQL.
Desarrollo y consumo de APIs REST.
Integración de plataformas SaaS vía APIs.
Conocimiento de Kubernetes.
Git y prácticas CI/CD.
Certificación AWS vigente.
Arquitecturas Data Lakehouse.
Monitoreo y observabilidad de data platforms.

Responsabilidades

Diseñar y mantener pipelines de datos escalables.
Implementar Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse en AWS y Snowflake.
Desarrollar ETL/ELT para grandes volúmenes de datos.
Integrar datos de CRM, ERP y plataformas SaaS mediante APIs.
Implementar procesos serverless con AWS Lambda y Step Functions.
Gestionar soluciones basadas en Kubernetes.
Garantizar calidad, trazabilidad, disponibilidad y seguridad de los datos.
Optimizar costos, rendimiento y escalabilidad.
Identificar y gestionar riesgos y dependencias.

Conocimientos

Python

AWS

Snowflake

Data Warehousing

Kubernetes

Git & CI/CD

APIs REST

SQL/NoSQL

Herramientas

AWS Glue

Snowflake Data Platform

Terraform

Docker

Descripción del empleo

Gendra en Ciudad de México busca un Ingeniero/a de Datos con experiencia sólida para diseñar, desarrollar e implementar soluciones escalables sobre AWS y Snowflake.

La posición es híbrida en Venustiano Carranza y requiere capacidad de autogestión, orientación a resultados y trabajo con stakeholders técnicos y no técnicos.

Se trabajará en Data Lakehouse, pipelines, modelado dimensional y aseguramiento de la calidad y seguridad de los datos.

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