Data Engineer - CL

El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos, habilitando a que los equipos avancen hacia una cultura Data-Driven, donde las decisiones se respalden en datos. Dentro del proyecto su misión será integrar información generada en tiempo real o por lotes, y de llevar el flujo de datos de principio a fin con monitoreo, validación con el negocio y con gobierno. Mas que un problema a solucionar, su principal objetivo será apoyar desde la ingeniería de datos a la entrega de los productos del equipo, participar en las instancias de discovery, el diseño y desarrollo de MVP, lograr entregar los resultados en un ambiente productivo y hacer seguimiento de tus entregas.

Responsibilities En lo técnico, deberás:

• Trabajar con las componentes que ofrece la suite de GCP.
• Participar en el diseño de solución desde la arquitectura de las componentes.
• Llevar procesos de integración de datos de principio a fin usando APIs, Pub/Sub, Storage, BigQuery, etc.
• Asegurar el correcto flujo de datos, cumplimiento de reglas de calidad, adherencia con normas de gobernanza y catalogación.
• Documentar tus procesos en Confluence.

Las habilidades que te distinguirán serán:

• Capacidad de toma de decisiones en un entorno de trabajo en equipo.
• Poder traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas, y llevar lo técnico al negocio con claridad.
• Aprendizaje continuo e interacciones con pares técnicos

Technical Skills excluyentes

• Dominio de SQL
• Importante tener experiencia con Componentes Cloud (GCP) (BigQuery)
• Familiaridad con prácticas DevOps
• Nociones de principios de Arquitectura Medallion
• Entendimiento de Gobierno de datos y Compliance
• Dominio de Python
• Optimización de queries
• API & Servicios
• Familiaridad o experiencia con herramientas de visualización como Looker Studio o Grafana
• Confluence para documentación de procesos o herramientas similares

Soft skills:

• Comunicación: Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
• Colaboración: Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
• Resolución de problemas: Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
• Mentoring: Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
• Pensamiento crítico: Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
• Aprendizaje continuo: Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
• Entendimiento de negocio: Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor.

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