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 DP750 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
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