Data Engineer - Inglés Intermedio

CL SELECTION/DIVISION IT; San Borja; Hybrid; PEN 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

CL Selection by Cornerstone busca al mejor talento para la posición de Data Engineer en una empresa del sector financiero, ubicada en San Borja, Lima. Se solicita bachiller en Ingeniería de Sistemas, Informática o carreras afines y al menos 2 años de experiencia en roles afines.

Se valora inglés intermedio o superior, experiencia en entornos financieros y conocimientos en SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server), Python y Databricks. La modalidad es híbrida en San Borja.

Qualifications

• Bachiller en Ingeniería de Sistemas, Informática o carreras afines.
• Al menos 2 años de experiencia en Data Engineer/Data Scientist o afines.
• Inglés intermedio o superior.

Responsibilities

• Desarrollo e implementación de ETLs y pipelines para reportes regulatorios.
• Implementación de Data Warehouses y optimización de disponibilidad de información de reports históricos.
• Reporte de anomalías y hallazgos en la información de los reportes regulatorios.

Skills

Inglés intermedio o superior

SQL

Python

Databricks

Education

Bachiller en Ingeniería de Sistemas/Informática

Tools

PostgreSQL

MySQL

SQL Server

Job description

En CL Selection by Cornerstone, nos encontramos en búsqueda del mejor talento para la posición de Data Engineer para importante empresa del sector financiero. ???? ??????????????????:

• Contar con bachiller en Ingeniería de Sistemas, Informática o carreras afines.
• Contar con al menos 2 años de experiencia en roles de Data Engineer, Data Scientist o afines.
• Nivel de inglés intermedio o superior.
• Experiencia previa en empresas o proyectos para el sector financiero (altamente valorado).
• Conocimientos en SQL (PostgreSQL, MySQL y SQL Server).
• Conocimientos en Python.
• Conocimientos en Databricks.
• Contar con disponibilidad para trabajar en modalidad híbrida en San Borja.

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• Desarrollo e implementación de ETLs y Pipelines para el cumplimiento de reportes emitidos por la entidad regulatoria.
• Implementación de Data Warehouses y optimización de disponibilidad de la información sobre los reportes regulatorios históricos.
• Reportar e informar sobre anomalías y/o hallazgos en la información enviada a nivel de estructura e información en los reportes regulatorios reportados.