Data Engineer

3+ años de experiencia trabajando en Data Engineering o posiciones similares.

SQL avanzado.

Experiencia sólida con Python para procesamiento y automatización de datos.

Experiencia trabajando con Google BigQuery.

Experiencia diseñando pipelines ETL/ELT.

Conocimiento de modelamiento de datos y diseño de data warehouses.

Experiencia integrando APIs, bases de datos y archivos como fuentes de información.

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de eventos o información transaccional.

Conocimiento de estrategias de deduplicación, idempotencia y procesamiento incremental.

Capacidad para implementar validaciones y controles de calidad de datos.

Git y experiencia trabajando con pull requests/code review.

Capacidad para investigar inconsistencias de datos sin asumir que una fuente es correcta solo porque está en producción.

Tu principal responsabilidad será diseñar, desarrollar y mantener los pipelines de datos de Guinea.

Trabajarás con fuentes como APIs, PostgreSQL, archivos CSV/JSON, SFTP, Cloud Storage y eventos generados por nuestros sistemas y plataformas telco.

Entre tus responsabilidades estarán

Construir y mantener pipelines ETL/ELT sobre Google Cloud.

Diseñar y mantener modelos de datos en BigQuery.

Procesar grandes volúmenes de eventos de consumo de datos, llamadas y SMS.

Construir capas de datos raw/bronze, silver y gold para separar ingestión, transformación y datos orientados a negocio.

Implementar procesos de deduplicación, enriquecimiento y normalización de información.

Integrar información proveniente de diferentes sistemas y proveedores.

Construir controles automáticos de calidad de datos.

Detectar diferencias entre fuentes y ayudar a determinar cuál representa correctamente la realidad del negocio.

Automatizar conciliaciones entre bases operativas, BigQuery y reportes externos.

Mantener trazabilidad desde el dato original hasta los reportes y métricas finales.

Diseñar datasets que puedan ser consumidos fácilmente por BI, Finanzas, Operaciones y Producto.

Optimizar queries, almacenamiento y costos de BigQuery.

Monitorear pipelines y generar alertas ante datos incompletos, duplicados o procesos fallidos.

Documentar fuentes, transformaciones, dependencias y definiciones de negocio.

Trabajar junto al equipo de Tecnología en Git, code review y CI/CD.

Google Cloud Platform: Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Run, Cloud Functions o servicios similares.

Terraform o Infrastructure as Code.

Looker Studio u otras herramientas de BI.

PostgreSQL.

Arquitecturas bronze/silver/gold o medallion.

Data contracts, data lineage o catálogos de datos.

dbt u otras herramientas de transformación de datos.

Observabilidad y monitoreo de pipelines.

Procesamiento de CDRs, EDRs u otros eventos telco.

Sistemas BSS/OCS, billing o charging.

Datos relacionados con telecomunicaciones: MSISDN, IMSI, IMEI, planes, balances, consumo de data, voz o SMS.

Construcción de datasets para modelos predictivos o Machine Learning.

Trabajarás directamente con problemas reales de ingeniería de datos donde la calidad de la información tiene impacto operativo y financiero.

Tendrás acceso a distintas fuentes de datos, infraestructura en Google Cloud y un equipo de Tecnología con el que podrás diseñar y mejorar la arquitectura existente.

Estamos en un proceso de evolución de nuestra plataforma telco y de datos, por lo que tendrás espacio para proponer estándares, simplificar procesos existentes y construir componentes que se conviertan en la base de la plataforma de datos de Guinea.