Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.cl/empleo/1dd9lv
Vas a tomar ownership del stack de datos de una proptech respaldada por Y Combinator que opera en tres países.
Tendrás espacio real para definir estándares y acercar el negocio a la información desde el día uno.
El stack está maduro (+300 DAGs en producción, Airflow, dbt, Redshift), bien documentado y con una base sólida.
El desafío ahora es elevar su impacto: migrar Airflow 2.x a Airflow 3.x sobre Kubernetes, modernizar flujos legacy, mejorar la calidad de la data y construir una capa de información confiable para tomar mejores decisiones y habilitar iniciativas de IA con confianza.
Lo que harás
Liderar la migración de Airflow 2.x (VM única) → Airflow 3.x en Kubernetes
Reconstrucción y modernización de flujos legacy
Fortalecer calidad, trazabilidad y confiabilidad de la data
Crear bases confiables para análisis, decisiones y herramientas de AI
Monitoreo proactivo y resolución de incidentes en pipelines
Trabajar con producto, operaciones, comercial y finanzas
Definir estándares y protocolos de consumo de información
Lo que buscamos
+2 años de experiencia,
idealmente en startups o entornos de alta autonomía
Dominio sólido de Apache Airflow (DAGs, debugging, operación en producción)
Dominio sólido de dbt (modelos, tests, documentación)
Python y SQL fluidos
Git y trabajo en bases de código grandes
Experiencia con al menos una nube pública (AWS preferido)
Capacidad de tomar decisiones técnicas y priorizar por impacto
Comunicación clara con stakeholders no técnicos
Curiosidad por entender procesos, métricas y operación
Puntos extra
Estándares de datos, ownership y documentación
AWS Redshift y ecosistema AWS (S3, IAM, etc.)
Observabilidad y monitoreo (Datadog, CloudWatch)
Real estate, proptech u operaciones
Días extra de vacaciones
Protegido complementario de salud
Incentivos Caja Los Andes
Tarde libre por cumpleaños (tuyo e hijo/a)
5 días extra de licencia por paternidad
Modalidad mixta (2 días presencial + 3 remoto)
J-*-Ljbffr
Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.cl/empleo/1dd9lv
📌 Data Engineer Santiago
🏢 Houm
📍 Santiago