Estamos buscando un/a Data Engineer cuya misión sea diseñar, construir y escalar plataforma de datos que impulse decisiones de producto, operacionesy clientes.

Serás responsable de crear y mantener una arquitectura donde:
- BigQuery como fuente de la verdad
- Los datos fluyan de forma confiable desde sistemas operacionales
- Los equipos internos y clientes puedan acceder a insights claros y accionables
- Preparar plataforma para el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Responsabilidades:
Arquitectura de Datos:
- Diseñar y evolucionar un data warehouse en BigQuery como fuente única de verdad
- Diseñar y construir un Data Lake para ingestión y almacenamiento de datos crudos
- Diseñar arquitecturas escalables orientadas a analytics y ML
- Definir modelos de datos (fact/dim, data marts) orientados a negocio
- Liderar decisiones de arquitectura para escalabilidad y costos

Pipelines y Procesamiento:
- Construir pipelines ETL/ELT robustos usando:
- Apache Spark (transformaciones)
- Airflow
- Integrar múltiples fuentes:
- PostgreSQL
- MongoDB
- Firebase




- Diseñar pipelines incrementales y procesos MERGE eficientes en BigQuery

Fuente de verdad & calidad:
- Asegurar consistencia entre sistemas operacionales y BigQuery
- Implementar validaciones, monitoreo y alertas de calidad de datos
- Definir SLAs de datos y estrategias de recuperación ante fallos

Data Lifecycle y Optimización:
- Implementar estrategias de TTL y cleanup en bases operacionales
- Optimizar costos de almacenamiento y procesamiento
- Eliminar redundancias

Analytics y Reporting:
- Construir datasets listos para análisis y BI
- Habilitar dashboards y reporting para:
- Equipos internos (producto, growth, ops)
- Clientes (restaurantes)
- Colaborar en métricas principal del negocio (ventas, inventario, performance)

Colaboración:
- Trabajar de cerca con ingeniería de producto para instrumentación de eventos
- Apoyar a stakeholders con análisis ad hoc
- Participar en decisiones técnicas cross-team

Stac

📌 Data Engineer (Las Condes)
🏢 Toteat
📍 Las Condes