Data Engineer Semi Senior
Buscamos un Data Engineer con sólida experiencia en el ecosistema de Google Cloud Platform, capaz de diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables. El rol implica trabajar en proyectos de implementación donde la calidad, trazabilidad y eficiencia del dato son prioridad. Si te apasiona transformar datos en activos estratégicos y disfrutas resolver desafíos técnicos complejos en entornos cloud, esta oportunidad es para ti.
Responsabilidades principales
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables utilizando las herramientas del ecosistema Google Cloud Platform.
Integrar diversas fuentes de datos mediante el consumo y exposición de APIs REST, garantizando la correcta ingestión y disponibilidad de la información.
Gestionar y transformar datos en la nube utilizando BigQuery, Dataform y Cloud Storage, asegurando consistencia, calidad y rendimiento en cada capa del modelo de datos.
Implementar flujos de mensajería y procesamiento de eventos en tiempo real a través de Pub/Sub, coordinando la orquestación entre servicios.
Documentar los procesos, arquitecturas de datos y decisiones técnicas para garantizar la mantenibilidad y transferencia de conocimiento en el equipo.
Colaborar con equipos de Analytics, Ingeniería y Producto para comprender los requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones de datos eficientes.
Requirements
Experiencia mínima de 3 años en roles de Data Engineering, con participación activa en proyectos de implementación de pipelines en entornos productivos.
Dominio de Google Cloud Platform, incluyendo BigQuery, Dataform, Pub/Sub y Cloud Storage como componentes principales del stack de datos.
Sólido manejo de Python para el desarrollo de scripts de transformación, automatización de procesos y consumo de APIs.
Capacidad avanzada en SQL para modelado, consultas complejas, optimización de queries y construcción de modelos analíticos en BigQuery.
Experiencia en integración con APIs REST: autenticación, paginación, manejo de errores y normalización de datos provenientes de distintas fuentes.
Conocimiento de buenas prácticas de ingeniería de datos: versionado de código, testing de pipelines, gestión de dependencias y documentación técnica.
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