Data Engineer – Chile

Título profesional en áreas afines como Ingeniero en Computación o Ingeniero Civil.

Desde 3 años de experiencia en cargos de ingeniería de datos o construcción de pipelines de datos.

Manejo del ecosistema AWS (S3 / Athena (SQL Trino) / Glue (catálogo y jobs) / Lambda / ECS / DynamoDB / Apache Iceberg) (Excluyente).

Dominio de Python y SQL avanzado.

Conocimientos en bases de datos: MySQL, PostgreSQL, bases de datos en AWS (RDS / Aurora) y NoSQL (DynamoDB).

Conocimientos en ingeniería de datos: Procesamiento distribuido (Spark, idealmente vía AWS Glue) y creación de pipelines ETL/ELT y su orquestación (EventBridge, Step Functions o similar).

Asegurar la calidad, integridad y seguridad de los datos.

Diseñar, construir y mantener pipelines de datos eficientes y escalables.

Mantención y optimización del Data Lake corporativo.

Automatizar procesos de ingesta, transformación y entrega de datos.

Integrar y gestionar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes (estructuradas y no estructuradas).

Implementar y gestionar herramientas de ETL/ELT para la transformación y carga de datos.

Identificar áreas de mejora en los procesos de ingesta de datos y proponer soluciones innovadoras que impulsen la eficiencia operativa.

Colaborar con equipos de ciencia de datos, analistas y otros stakeholders para entender sus necesidades y proporcionar soluciones técnicas.

Diseño y construcción de pipelines de datos que simplifiquen y hagan eficiente el proceso completo: ingesta desde fuentes diversas, transformación, y almacenamiento en tablas Apache Iceberg sobre S3, catalogadas en AWS Glue y consultadas vía Athena.

Automatización y orquestación: identificar oportunidades para automatizar la ingesta, transformación y entrega de datos, incluyendo su orquestación, monitoreo y alertamiento ante fallos.

Documentación: documentar pipelines, modelos de datos y decisiones técnicas en la base de conocimiento del equipo, como parte del cierre de cada desarrollo, asegurando trazabilidad y conocimiento uniforme.

Gobierno del dato: aplicar las políticas de calidad, clasificación y acceso definidas por el equipo, con especial cuidado en el tratamiento de datos personales y financieros.

Deseable experiencia en industrias de fintech, servicios financieros o relacionadas.

Deseable manejo de QuickSight, infraestructura como código (Terraform o CDK), Git y CI/CD, optimización de costos (scan de Athena, particionamiento, lifecycle de S3) y CDC con DMS en AWS.

Personal Days: Día libre por cumpleaños y mudanza.

Más vacaciones: 3 días extra al año + 2 administrativos.

Semana de WFA en invierno y verano

Sistema de puntos flexible

Seguro complementario.

Convenio con Caja Los Andes.

Cultura cercana y colaborativa: Sé parte de un equipo con propósito.

Si compartes nuestra visión y deseas ser parte de este cambio, te invitamos a postular.

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