Data Engineer Semi Senior

Join Ready; Lima Metropolitana; Presencial; PEN 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Join Ready está buscando un Data Engineer con experiencia en Google Cloud Platform para diseñar y mantener pipelines de datos escalables. Colaborará con Analytics, Ingeniería y Producto para convertir requerimientos de negocio en soluciones de datos eficientes, priorizando calidad y trazabilidad.

Se requiere dominio de BigQuery, Dataform y Pub/Sub, así como Python y SQL avanzados para transformar y modelar datos provenientes de múltiples fuentes mediante APIs REST.

Formación

• Mínimo 3 años de experiencia en Data Engineering y desarrollo de pipelines en entornos productivos.
• Dominio de Google Cloud Platform, especialmente BigQuery, Dataform, Pub/Sub y Cloud Storage.
• Sólido manejo de Python para transformación de datos y automatización.
• SQL avanzado para modelado, consultas complejas y optimización en BigQuery.
• Experiencia en integración con APIs REST: autenticación, paginación y normalización de datos.
• Buenas prácticas de ingeniería de datos: versionado, pruebas y documentación.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables en GCP.
• Integrar diversas fuentes de datos mediante APIs REST, garantizando ingestión y disponibilidad.
• Transformar y gestionar datos en la nube con BigQuery, Dataform y Cloud Storage.
• Implementar flujos de procesamiento y eventos con Pub/Sub y coordinar servicios.
• Documentar procesos, arquitecturas y decisiones para facilitar mantenimiento.
• Colaborar con Analytics, Ingeniería y Producto para traducir requerimientos de negocio.

Conocimientos

Python

SQL

REST APIs integration

Data modeling

Data quality

Herramientas

BigQuery

Dataform

Pub/Sub

Cloud Storage

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

Buscamos un Data Engineer con sólida experiencia en el ecosistema de Google Cloud Platform, capaz de diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables. El rol implica trabajar en proyectos de implementación donde la calidad, trazabilidad y eficiencia del dato son prioridad. Si te apasiona transformar datos en activos estratégicos y disfrutas resolver desafíos técnicos complejos en entornos cloud, esta oportunidad es para ti.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables utilizando las herramientas del ecosistema Google Cloud Platform.

• Integrar diversas fuentes de datos mediante el consumo y exposición de APIs REST, garantizando la correcta ingestión y disponibilidad de la información.

• Gestionar y transformar datos en la nube utilizando BigQuery, Dataform y Cloud Storage, asegurando consistencia, calidad y rendimiento en cada capa del modelo de datos.

• Implementar flujos de mensajería y procesamiento de eventos en tiempo real a través de Pub/Sub, coordinando la orquestación entre servicios.

• Documentar los procesos, arquitecturas de datos y decisiones técnicas para garantizar la mantenibilidad y transferencia de conocimiento en el equipo.

• Colaborar con equipos de Analytics, Ingeniería y Producto para comprender los requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones de datos eficientes.

• Experiencia mínima de 3 años en roles de Data Engineering, con participación activa en proyectos de implementación de pipelines en entornos productivos.

• Dominio de Google Cloud Platform, incluyendo BigQuery, Dataform, Pub/Sub y Cloud Storage como componentes principales del stack de datos.

• Sólido manejo de Python para el desarrollo de scripts de transformación, automatización de procesos y consumo de APIs.

• Capacidad avanzada en SQL para modelado, consultas complejas, optimización de queries y construcción de modelos analíticos en BigQuery.

• Experiencia en integración con APIs REST: autenticación, paginación, manejo de errores y normalización de datos provenientes de distintas fuentes.

• Conocimiento de buenas prácticas de ingeniería de datos: versionado de código, testing de pipelines, gestión de dependencias y documentación técnica.