Habilitar y gobernar los datos requeridos por el proyecto, construyendo y ajustando pipelines de ingesta e integrándolos al Data Lake corporativo bajo los lineamientos y estándares de arquitectura vigentes.

Alcances / responsabilidades

• Evaluar las fuentes de datos del proyecto en calidad, completitud y consistencia.

• Construir y ajustar pipelines de ingesta, e integrar los datos al Data Lake corporativo bajo los estándares de arquitectura vigentes.

• Apoyar la gobernanza de datos (linaje, data agreements, diccionario de datos).

• Desplegar pipelines a producción y ejecutar el traspaso técnico a continuidad operacional.

Requisitos mínimos (obligatorios)

• Mínimo 4 años de experiencia práctica real en proyectos con Databricks y tecnologías cloud.

• Dominio de Databricks, SQL y Python; PySpark para procesamiento distribuido de datos.

• Delta Lake y Unity Catalog: modelamiento por capas (bronze / silver / gold), gestión de permisos y linaje.

• Creación, orquestación y monitoreo de pipelines productivos con Databricks Workflows, Delta Live Tables (DLT) o equivalentes (al menos 2 años).





• Azure Data Factory y Azure Data Lake Storage (integración, transformación y gestión de flujos de datos).

• Databricks Asset Bundles (DAB) para despliegue y productivización.

• Buenas prácticas de ingeniería de software (código modular, mantenible, con testing y documentación) y control de versiones con Git: ramas, pull requests y code review.

• Metodologías ágiles y Azure DevOps; buenas prácticas de calidad de datos (validaciones de completitud, duplicidad, rangos válidos y consistencia).

• Deseable: Databricks Certified Data Engineer Associate (valorada / diferenciador en postulación).

• Deseable: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark (valorada / diferenciador en postulación).

• Deseable: DP-750 — Azure Databricks Data Engineer Associate.

• Experiencia con fuentes de datos de entornos industriales: historiadores de proceso (PI System o equivalentes), LIMS, sistemas de despacho o ERP (suma como diferenciador).

• Deseable experiencia previa en proyectos de datos en la industria minera

📌 Ingeniero de datos (San Bernardo)
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