Liderar el diseño e implementación de soluciones de datos robustas, escalables y mantenibles.
Diseñar y evolucionar la arquitectura e infraestructura que soporta el flujo de datos de Toku.
Construir y mantener pipelines de datos que integren múltiples fuentes, volúmenes y niveles de complejidad.
Diseñar y mantener Data Warehouses, Data Lakes y capas de datos confiables para distintos equipos.
Tomar decisiones técnicas considerando trade-offs de arquitectura, escalabilidad, costos, performance y mantenibilidad.
Identificar riesgos y oportunidades de mejora en la plataforma, anticipando problemas y proponiendo soluciones.
Trabajar con stakeholders para entender necesidades de negocio y transformarlas en soluciones técnicas.
Asegurar la calidad, disponibilidad y confiabilidad de los datos.
Colaborar con otros ingenieros en diseño, implementación, testing, despliegue y buenas prácticas.
Contribuir a elevar el estándar técnico del equipo y participar en la selección y desarrollo de futuros integrantes.
Requirements
Experiencia relevante abordando soluciones de Data Engineering en ambientes desde problemas complejos.
Experiencia trabajando con Data Warehouses, Data Lakes y/o arquitecturas modernas de datos.
Experiencia construyendo y manteniendo pipelines ETL/ELT y procesos de ingestión y transformación de datos.
Experiencia trabajando con soluciones de datos en Cloud; se utiliza Google Cloud Platform y se valora experiencia en AWS u otros ecosistemas cloud.
Buen dominio de SQL y Python.
Experiencia con bases de datos relacionales y comprensión de sus principios de diseño y funcionamiento.
Capacidad para diseñar soluciones técnicas y evaluar trade-offs de escalabilidad, performance,



costos y mantenibilidad.
Buenas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar con stakeholders técnicos y no técnicos.
Curiosidad técnica y capacidad demostrable para aprender nuevas herramientas, tecnologías y conceptos de manera autónoma.
Deseable: experiencia con BigQuery, Snowflake, Databricks, Airflow, dbt, Spark o Kafka; grandes volúmenes de datos; replicación, CDC, batch o streaming; Data Modeling, Data Governance, observabilidad y calidad de datos; Git y buenas prácticas de desarrollo; ownership técnico de proyectos de principio a fin.
Disposición para trabajar de manera híbrida (50% del tiempo) en oficinas de Santiago de Chile.
Core Competencies
Demonstrates expertise in designing and implementing robust data solutions, including Data Warehouses and Data Lakes, while ensuring data quality and reliability.
Proficient in building and maintaining ETL/ELT pipelines and leveraging cloud solutions, particularly Google Cloud Platform.
Highest-signal resume keywords
Data Engineering Solutions
ETL/ELT Pipeline Development
Data Warehouse Architecture
Google Cloud Platform
SQL and Python Proficiency
ATS Optimization Keywords
Hard Skills
Data Engineering
ETL/ELT Processes
Data Warehouse Design
Data Lake Implementation
SQL
Python
Data Modeling
Data Governance
Cloud Solutions
BigQuery
Soft Skills
Communication Skills
Stakeholder Collaboration
Technical Curiosity
Industry Keywords
Data Quality
Data Reliability
Data Integration
Observability
Streaming Data
Batch Processing
Technical Ownership
Tools & Technologies
Google Cloud Platform
AWS
BigQuery
Snowflake
Databricks
Airflow
Dbt
Spark
Kafka
Git
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📌 Data Engineer (Santiago)
🏢 Jobtailor
📍 Santiago