Description

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Responsibilities

Objetivo del cargo

Liderar técnicamente el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de ingeniería de datos, asegurando arquitecturas escalables, eficientes, seguras y alineadas con los estándares tecnológicos y de gobierno de datos del Banco de Chile.

Será responsable de guiar técnicamente a los equipos de Data Engineering, supervisar la construcción de pipelines de datos, optimizar procesos de integración y transformación de información y promover buenas prácticas de desarrollo en entornos cloud, principalmente Google Cloud Platform (GCP).

Responsabilidades

- Liderar técnicamente células de ingeniería de datos, orientando a los profesionales en el diseño, desarrollo y mantenimiento de soluciones Data.
- Definir y supervisar arquitecturas de datos escalables, seguras y eficientes sobre plataformas cloud, principalmente GCP.
- Diseñar, implementar y optimizar pipelines de ingesta, procesamiento y transformación de datos mediante procesos ETL/ELT.
- Supervisar el desarrollo de soluciones utilizando Python, SQL y servicios administrados de GCP.
- Asegurar buenas prácticas de ingeniería de datos, incluyendo revisiones de código, estándares de desarrollo, documentación técnica y control de versiones.
- Liderar procesos de integración de datos provenientes de múltiples fuentes, tanto on-premise como cloud.
- Supervisar la implementación de procesos de orquestación, automatización y monitoreo de pipelines de datos.
- Optimizar el rendimiento, la disponibilidad y los costos de procesamiento y almacenamiento de datos.
- Participar en el diseño y evolución de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y Lakehouse.
- Coordinar despliegues y entregas técnicas en ambientes de desarrollo, QA/UAT y producción.
- Implementar y promover prácticas de CI/CD aplicadas a soluciones de ingeniería de datos.
- Colaborar con equipos de Arquitectura, Gobierno de Datos, Seguridad, QA, DevOps y áreas de negocio.




- Asegurar el cumplimiento de estándares de calidad, trazabilidad, seguridad y gobierno de datos establecidos por el banco.
- Identificar riesgos técnicos, resolver impedimentos y apoyar la toma de decisiones de arquitectura y desarrollo.
- Acompañar técnicamente a los Ingenieros de Datos, promoviendo la transferencia de conocimiento y mejora continua.

Conocimientos técnicos

Cloud – Google Cloud Platform (GCP)

- BigQuery: modelamiento, consultas avanzadas, optimización y gestión de costos.
- Dataflow: procesamiento y transformación de datos.
- Cloud Composer / Apache Airflow: orquestación de pipelines.
- Cloud Storage: almacenamiento e integración de datos.
- Pub/Sub: integración y procesamiento de eventos.
- IAM y Service Accounts: gestión de accesos y seguridad.

Ingeniería de datos

- Python avanzado.
- SQL avanzado.
- Desarrollo de procesos ETL/ELT.
- Integración de datos mediante APIs, archivos, bases de datos y servicios cloud.
- Modelamiento de datos relacional, dimensional y analítico.
- Procesamiento batch y conocimientos de streaming.
- Optimización de consultas y procesos de transformación.
- Validación, calidad y trazabilidad de datos.

Arquitectura de datos

- Data Warehouse.
- Data Lake y Lakehouse.
- Arquitecturas de integración de datos.
- Diseño de soluciones escalables y de alta disponibilidad.
- Diagramas de arquitectura y documentación técnica.

DevOps y buenas prácticas

- CI/CD aplicado a pipelines de datos.
- Git / Bitbucket.
- Jenkins, Cloud Build o herramientas equivalentes.
- Code Review y estándares de desarrollo.
- Automatización de pruebas y despliegues.
- Monitoreo, observabilidad y resolución de incidentes.

Gobierno y seguridad de datos





- Calidad y trazabilidad de datos.
- Gestión de permisos y accesos.
- Protección de información sensible.
- Lineage y catalogación de datos.
- Cumplimiento de estándares de seguridad y normativas del sector financiero.

Conocimientos deseables

- Experiencia en migraciones de plataformas de datos on-premise a GCP.
- Conocimientos de Apache Spark / PySpark.
- Experiencia con Terraform o infraestructura como código (IaC).
- Conocimiento de Dataplex y herramientas de gobierno de datos en GCP.
- Experiencia con Dataform o dbt.
- Conocimientos de integración continua y automatización de pruebas de datos.
- Experiencia previa en proyectos de modernización de plataformas Data en banca.

Competencias clave

- Liderazgo técnico y mentoría de equipos.
- Capacidad de análisis y resolución de problemas complejos.
- Toma de decisiones técnicas y definición de estándares.
- Comunicación efectiva con equipos técnicos y áreas de negocio.
- Orientación a resultados, calidad y continuidad operacional.
- Capacidad para gestionar prioridades y dependencias técnicas.

Prerequisites

Requisitos

- Título competente en Ingeniería en Informática, Ingeniería de Sistemas, Computación o carrera afín.
- Al menos 5 años de experiencia en ingeniería de datos, integración de datos o desarrollo de soluciones Data.
- Experiencia liderando técnicamente equipos o células de ingeniería de datos.
- Experiencia comprobable trabajando con plataformas cloud, preferentemente Google Cloud Platform (GCP).
- Experiencia en diseño, construcción y optimización de pipelines ETL/ELT.
- Dominio de Python y SQL para procesamiento, transformación y explotación de datos.
- Experiencia en diseño de arquitecturas de datos y soluciones de integración.
- Conocimiento de buenas prácticas de desarrollo, calidad de datos y control de versiones.
- Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (Scrum/Kanban).
- Deseable experiencia en banca, servicios financieros o entornos regulados.

Experiences beneficios stefanini

📌 Technical Lead (Santiago)
🏢 STEFANINI LATAM
📍 Santiago