DATA ENGINEERING ASSOCIATE II-4

bbva; San Bernardino (CA); On-site; USD 110,000 - 170,000; Full time

Job summary

BBVA busca un Data Engineer para diseñar, construir y mantener pipelines de datos, asegurando ingesta, transformación y disponibilidad con calidad.

Usarás PySpark, Python y SQL, en un entorno AWS (S3, Glue, EMR, Lambda) y Hadoop/HDFS, con Docker/Podman y Git. Trabajarás en proyectos de complejidad media y alta junto a equipos multidisciplinares.

Qualifications

• Diseñar, construir, automatizar y mantener pipelines de datos.
• Ejecutar procesos operativos complejos con estándares de calidad, productividad, seguridad y trazabilidad.
• Conocimiento de servicios AWS (S3, Glue, EMR, Lambda, IAM, SageMaker) y ecosistemas Hadoop/Big Data.

Responsibilities

Skills

Python

PySpark

SQL

ETL/ELT

Hadoop

Git

Linux

Bash

Docker/Podman

Data governance

Data quality

Data lineage

AWS S3

SageMaker

Glue

EMR

Lambda

IAM

Tools

Big Data tools

Job description

¿Quieres desarrollar tu carrera profesional?

BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.

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¿Qué estamos buscando?

"Esta posición admite la postulación de personas con discapacidad conforme a lo establecido en el artículo 32 de la Ley Orgánica para la Inclusión, Igualdad y Desarrollo Integral de las Personas con Discapacidad"

El puesto de Data Engineering es responsable de diseñar, construir, automatizar y mantener procesos de ingesta, transformación, calidad y disponibilidad de datos. Participa en la ejecución de procesos operativos de complejidad media y alta, asegurando el cumplimiento de los estándares de calidad, productividad, seguridad y trazabilidad definidos por el area.

Skills técnicos requeridos:

• Python para desarrollo de procesos, automatización, consumo de APIs y manejo de datos.
• PySpark y Apache Spark para procesamiento distribuido y transformación de grandes volúmenes de información.
• SQL avanzado para consultas, modelado y optimización de bases de datos.
• Diseño y operación de pipelines ETL/ELT.
• Manejo de Hadoop, HDFS y ecosistemas Big Data.
• Control de versiones con Git.
• Linux, scripting Bash y automatización de tareas.
• Contenedores Docker o Podman.
• Conocimiento de calidad, gobierno, seguridad y trazabilidad de datos.
• Servicios AWS, especialmente Amazon S3, Athena, Glue, EMR, Lambda, IAM y SageMaker.

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