Senior Data Engineer — Azure Data Lakes & ETL Mastery

The Big Jobsite; Aguascalientes; Hybrid; MXN 900,000 - 1,300,000; Full time

Benefits offered by this job

Compensación competitiva

Job summary

Capgemini México busca un Ingeniero de Datos (ABL Data Engineer) para diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT escalables. Trabajará con APIs REST, bases de datos y archivos estructurados, optimizando rendimiento y costos en un entorno de Data Lakes y Data Warehouses.

Se requiere 3+ años en Ingeniería de Datos, Python, SQL avanzado, PySpark y experiencia en Azure Data Factory, Databricks y Synapse. Se valoran Snowflake, Airflow, dbt y DP-203.

Qualifications

• 3+ años en Ingeniería de Datos
• Python
• SQL avanzado
• PySpark
• ETL / ELT
• Azure Data Factory
• Azure Databricks
• Azure Synapse
• Spark
• Data Lakes
• Parquet y Delta Lake
• SQL Server, PostgreSQL o MySQL
• Git

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT escalables.
• Integrar información desde APIs, bases de datos y archivos estructurados.
• Ingestión, transformación y carga de datos.
• Optimizar rendimiento y costos de procesamiento.
• Gestionar Data Lakes y Data Warehouses.
• Modelar datos para analítica y reporting.
• Implementar validaciones de calidad de información.
• Asegurar integridad y disponibilidad de datos.
• Colaborar con BI/Analytics/Data Science.
• Preparar datasets para análisis y modelos.
• Monitorear procesos de datos.
• Documentar pipelines y procesos.
• Aplicar mejores prácticas de ingeniería de datos, seguridad y gobierno.

Tools

Python

SQL

PySpark

ETL/ELT

Azure Data Factory

Azure Databricks

Azure Synapse

Spark

Data Lakes

Parquet

Delta Lake

SQL Server

PostgreSQL

MySQL

Git

Snowflake

Airflow

dbt

Great Expectations

pytest

Kafka

Azure DevOps

DP-203

Job description

Capgemini México busca un Ingeniero de Datos (ABL Data Engineer) para diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT escalables. Trabajará con APIs REST, bases de datos y archivos estructurados, optimizando rendimiento y costos en un entorno de Data Lakes y Data Warehouses.

Se requiere 3+ años en Ingeniería de Datos, Python, SQL avanzado, PySpark y experiencia en Azure Data Factory, Databricks y Synapse. Se valoran Snowflake, Airflow, dbt y DP-203.