Data Engineer Aws Databricks

INDRA PERU; San Isidro; Híbrido; PEN 90.000 - 130.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

INDRA PERU busca Ingeniero de Datos AWS con experiencia en Databricks para liderar el desarrollo de pipelines de extracción, transformación y carga. Se trabajará con AWS Glue/EMR/S3/Redshift y Databricks, usando PySpark y Python para procesamiento de Big Data, diseñando ETL/ELT y DAGs en Airflow.

El rol es híbrido, con presencia semanal en San Isidro, Lima. Requisitos de 4+ años en data engineering y manejo de grandes volúmenes de datos.

Formación

• Experiencia mínima de 4 años en data engineering.
• Experiencia comprobable en AWS: Glue, EMR, S3, Redshift, Athena, Lambda, IAM.
• Experiencia avanzada con Databricks.
• Python orientado a ingeniería de datos y PySpark.
• ETL/ELT: diseño de pipelines de gran volumen.
• Airflow: configuración y optimización de DAGs.
• Manejo de formatos Avro, Parquet, CSV, JSON, texto/posicionales.

Responsabilidades

• Desarrollar procesos de extracción desde el sistema origen.
• Desarrollar transformaciones según las reglas de mapping.
• Desarrollar procesos de carga al sistema destino.
• Manejar de grandes volúmenes de información.
• Desarrollar cargas iniciales, incrementales y reprocesos.
• Implementar controles técnicos y manejo de errores y excepciones.
• Optimización de performance.
• Automatización de procesos de migración.
• Generación de logs y trazabilidad.

Conocimientos

Data engineering

AWS data services

Databricks

PySpark

Python

ETL/ELT pipelines

Apache Airflow

Big data formats

Descripción del empleo

Buscamos a un Ingeniero de Datos AWS con experiencia en Databricks.

¿Cuál será tu reto?

• - Desarrollo de procesos de extracción desde el sistema origen.
• - Desarrollo de transformaciones según las reglas de mapping.
• - Desarrollo de procesos de carga al sistema destino.
• - Manejo de grandes volúmenes de información.
• - Desarrollo de cargas iniciales, incrementales y reprocesos.
• - Implementación de controles técnicos y manejo de errores y excepciones.
• - Optimización de performance.
• - Automatización de procesos de migración.
• - Generación de logs y trazabilidad.

¿Qué buscamos?

• - Experiencia mínima de 4 años en data engineering.
• - AWS: experiencia comprobable en servicios de datos y cómputo de AWS (Glue, EMR, S3, Redshift, Athena, Lambda, IAM).
• - Experiencia avanzada con Databricks.
• - PySpark & Python: dominio de Python orientado a ingeniería de datos y procesamiento distribuido de Big Data con PySpark.
• - ETL / ELT: amplia trayectoria diseñando pipelines de extracción, transformación y carga de gran volumen.
• - Airflow: experiencia configurando, programando y optimizando DAGs en Apache Airflow.
• - Formatos de archivo: dominio en el manejo, lectura, optimización y conversión de formatos de datos masivos (Avro, Parquet, CSV, JSON, texto/posicionales).

Beneficios:

• - EPS cubierta al 100%.
• - Acceso ilimitado a Udemy.
• - Descuentos corporativos.
• - Línea de carrera.
• - Kit ergonómico para trabajo en casa.
• - Atención psicológica.
• - Atención nutricional.

Modalidad híbrida: 1 vez a la semana en oficina (San Isidro).

Horario: Lunes a viernes de 9:00 a.m. a 6:30 p.m.

Si tienes experiencia diseñando la arquitectura del futuro de la banca y te interesa participar en proyectos de transformación tecnológica, nos gustaría conocerte.