DATA ENGINEERING ASSOCIATE II-5

Provincial; Venezuela; On-site; VES 35,492,000 - 62,112,000; Full time

Job summary

Provincial busca un/a Data Engineer para diseñar, construir y optimizar pipelines de ingesta y procesamiento de grandes volúmenes de datos en un entorno multinube. El rol requiere conocimiento en PySpark, SQL y buenas prácticas de calidad y trazabilidad de datos.

Trabajarás con equipos multidisciplinares para entregar soluciones escalables y seguras que soporten decisiones basadas en datos en tiempo real. Se valorará experiencia en AWS y costos asociados.

Qualifications

• Experiencia en ingeniería de datos y pipelines ETL/ELT.
• Conocimiento de gobernanza, seguridad y trazabilidad de datos.
• Experiencia con Hadoop y Spark.

Responsibilities

• Diseñar, construir, automatizar y mantener pipelines de ingesta y procesamiento de datos.
• Optimizar rendimiento de consultas SQL y transformación de grandes volúmenes.
• Velar por calidad, seguridad y trazabilidad de datos conforme a estándares.

Skills

Python

PySpark

SQL avanzado

ETL/ELT

Hadoop

HDFS

Git

Linux Bash

Docker/Podman

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

Tools

Apache Spark

Spark SQL

Jira

Job description

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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 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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