Descripción y especificaciones técnicas del perfil: Diseñar, construir y optimizar arquitecturas de datos y flujos de integración (ETL/ELT) sobre el ecosistema de Google Cloud Platform, mediante la implementación de soluciones escalables de ingeniería y modelos de datos eficientes, con el fin de garantizar la disponibilidad, calidad y gobernanza de la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas y el desarrollo de analítica avanzada en la organización.

Conocimiento específico: Diseñar y construir las integraciones de datos, para montar y gestionar un data lake en Google Cloud. Gestionar y procesar grandes volúmenes de datos, particularmente en Big Query para asegurar la disponibilidad de la data. Desarrollar y gestionar flujos de eventos en tiempo real con herramientas como PubSub y DataFlow, para cumplir en tiempo y forma con requerimientos near real time que tiene la organización.

Dominar técnicas y herramientas de ETL/ELT, para la ingesta, transformación y carga de datos en diversas fuentes. Implementar modelos de datos óptimos en el Data Warehouse, para garantizar la eficiencia en las consultas y facilitar el autoservicio de analítica. Colaborar con el equipo de Data Governance en la definición de catálogos y linaje de datos, para asegurar la trazabilidad,



seguridad y cumplimiento de las normativas de datos de la organización.

Automatizar el monitoreo y alertas de los pipelines de datos (Data Observability), para una proactiva identificación de fallos y asegurar la continuidad operativa de los procesos de negocio.

Descripción Labores: CONOCIMIENTO ESPECÍFICO Herramientas específicas de conocimiento necesarias para ejercer el cargo, algunos ejemplos son:

- Software (Office,SAP, Oracle) • Certificaciones (Metodologías ágiles) • Licencias • Cursos Big Query: Diseño, construcción y consulta de soluciones MPP (Massive Paralelo Processing).

PubSub y DataFlow: Gestión de eventos y flujos de datos en tiempo real.

Plataformas en la Nube: Conocimiento y experiencia en el contexto de Google Cloud Platform Procesamiento Distribuido: Conocimientos en técnicas y herramientas de procesamiento distribuido de datos, ejm Spark.

Lenguajes de Programación: Dominio avanzado de Python y SQL (Scripts complejos y optimización de queries).

Infraestructura como Código: Conocimientos en Terraform para el despliegue de recursos en Google Cloud Platform.

Orquestación de Workflows: Experiencia en la gestión de flujos con Cloud Composer (Apache Airflow).

Control de Versiones: Uso experto de Git / GitHub y metodologías de CI/CD para despliegues de datos.

📌 Data Engineer SemiSenior - Proyecto 3 meses (Santiago)
🏢 Ditech Group
📍 Santiago