DATA ENGINEERING ASSOCIATE II-2

Provincial; Venezuela; On-site; VES 13,310,000 - 23,957,000; Full time

Job summary

Provincial busca un Data Engineer para diseñar, construir, automatizar y mantener procesos de ingesta, transformación y calidad de datos. El rol implica asegurar la disponibilidad y trazabilidad de datos cumpliendo estándares de seguridad y productividad.

Se valoran experiencia en PySpark, Spark, SQL avanzado, ETL/ELT, Hadoop, Docker y servicios AWS (S3, Glue, EMR). Se trabajará con pipelines y entornos Linux en tareas de automatización.

Qualifications

• Python para desarrollo de procesos, automatización y manejo de datos.
• PySpark/Apache Spark para procesamiento distribuido de grandes volúmenes.
• SQL avanzado para consultas y modelado de bases de datos.

Responsibilities

• Diseñar, construir, automatizar y mantener procesos de ingesta, transformación, calidad y disponibilidad de datos.
• Ejecutar procesos operativos de complejidad media y alta cumpliendo estándares de calidad y trazabilidad.

Tools

Python

PySpark

Apache Spark

SQL

ETL/ELT

Hadoop/HDFS

Git

Linux/Bash

Docker/Podman

AWS (S3, Athena, Glue, EMR, Lambda, IAM, SageMaker)

Data quality/governance/security

Data pipelines

Job description

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"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 área.

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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