Data Engineer (Python, SQL, ETL)

Tecdata Engineering; United States; Remoto; USD 110.000 - 150.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

TECDATA ENGINEERING busca un Data Engineer muy técnico y hands-on para trabajar en soluciones de datos mediante código puro, especialmente Python y SQL, en un entorno orientado a open source. Se trabajará con PostgreSQL y StarRocks como tecnologías clave.

Requisitos imprescindibles: programación en Python para ingesta y procesamiento de datos, SQL avanzado (ventanas, joins, etc.), PostgreSQL para grandes volúmenes y tuning, y experiencia en ETL/ELT con controles de calidad de datos.

Competenze

• Scripting Python para ingesta y procesamiento de datos.
• SQL avanzado con funciones de ventana.
• PostgreSQL para grandes volúmenes y tuning.
• ETL/ELT con control de calidad de datos.
• Base sólida en Data Warehousing y bases relacionales.

Conoscenze

Python scripting

SQL advanced

Data warehousing

Data processing

Error handling

Strumenti

PostgreSQL

StarRocks

Git

Airflow

Cron

Descrizione del lavoro

Buscamos un Data Engineer muy técnico y hands-on, con 4-5 años de experiencia, acostumbrado a desarrollar soluciones de datos mediante código puro, principalmente Python y SQL.

El entorno está fuertemente orientado a open source, sin herramientas ETL visuales. Se trabajará desarrollando scripts desde cero, procesando y orquestando datos, con PostgreSQL y StarRocks como tecnologías clave.

Requisitos imprescindibles

• Python: scripting desde cero, procesamiento e ingesta de datos, manejo de archivos y memoria, estructuras de datos y gestión de errores.

• SQL avanzado: joins, agregaciones, filtros, detección de duplicados, registros huérfanos y Window Functions.

• PostgreSQL: grandes volúmenes, creación y optimización de índices, EXPLAIN y tuning.

• ETL/ELT: desarrollo mediante código, cargas incrementales/totales, gestión de errores y controles de calidad del dato.

• Base sólida en Data Warehousing y bases de datos relacionales.

Valorable

• StarRocks, ClickHouse o Apache Doris.

• Modelado dimensional: hechos, dimensiones, estrella, OLTP vs OLAP.

• Git y orquestación con Airflow, Cron u otras herramientas open source.

• Conceptos básicos de Power BI.