Data Engineer (LATAM Airlines)

Buscamos un/a Data Engineer con experiencia sólida en entornos productivos, capaz de construir y mantener pipelines robustos y escalables. El/la candidato/a debe poder convertir necesidades de negocio y sostenibilidad en modelos de datos claros, trazables y listos para analítica y reportabilidad.

Experiencia y habilidades técnicas (avanzadas)

SQL

Python

GCP

Experiencia con

BigQuery

Dataform

Dataflow

Pub/Sub

Cloud Run

Cloud Storage

Conocimientos clave

Arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold).

Modelado de datos y diseño de arquitecturas analíticas.

Gobierno de datos y compliance .

APIs y servicios de integración.

Terraform, Git y CI/CD.

Monitoreo, observabilidad y optimización de costos.

Optimización de consultas en BigQuery (Partitioning & Clustering).

Rasgos y forma de trabajo: buscamos criterio para asegurar calidad y trazabilidad, orientación a la seguridad y al cumplimiento, capacidad de colaboración con múltiples stakeholders y buen entendimiento del ciclo de vida de datos (del ingreso al consumo). Se espera comunicación clara para documentar decisiones técnicas, y disciplina para versionar y automatizar (CI/CD) manteniendo estándares de ingeniería.

El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos, habilitando a LATAM Airlines a avanzar hacia una cultura Data-Driven , donde las decisiones se respalden en datos.

Sus responsabilidades incluyen

Diseñar arquitecturas y soluciones de datos de alta complejidad.

Crear y optimizar pipelines escalables y eficientes.

Definir modelos de datos y vistas para dominios críticos de negocio.

Evaluar la completitud y madurez de los journeys (Bronze/Silver/Gold).

Liderar la integración de nuevas fuentes y el roadmap de evolución.

Asegurar cumplimiento de normativas, estándares, costos y SLAs.

Guiar buenas prácticas de versionamiento, documentación y CI/CD.

Colaborar y alinear con stakeholders técnicos y de negocio.

Debe asegurar que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados para el uso por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.

Experiencia liderando integraciones de nuevas fuentes y evolucionando pipelines existentes en ambientes con requerimientos de SLAs.

Profundidad adicional en diseño de gobierno de datos (linaje, controles de calidad, roles/permisos).

Experiencia práctica extendida en costos y performance en BigQuery (estrategias de particionado/clustering y optimización recurrente).

Familiaridad avanzada con prácticas de documentación técnica y estándares de versionamiento para datos.

Trabajar con un equipo de alto rendimiento: aprendemos y nos desarrollamos juntos.

Acceso a grandes clientes y proyectos desafiantes.

Aprendizaje y crecimiento permanente: organizamos meetups, capacitaciones y actividades culturales.

Un entorno de trabajo flexible y dinámico.

Espacio para charlas internas.

Asignación de computadora para tu trabajo.

Cursos de especialización.