¿Te apasiona el desarrollo de plataformas de datos modernas, la ingeniería de datos y la construcción de soluciones analíticas sobre Google Cloud Platform? Si quieres participar en proyectos de transformación digital e inteligencia artificial de alto impacto, esta posibilidad puede ser para ti.

¿Cuál será tu misión?

Apoyar la construcción y evolución de una plataforma corporativa de Datos e Inteligencia Artificial sobre Google Cloud Platform (GCP), basada en arquitectura Lakehouse y modelo Medallion (Bronze, Silver y Gold), desarrollando pipelines escalables, modelos analíticos y procesos que aseguren la calidad, disponibilidad y gobierno de los datos.

Principales responsabilidades

- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y near real time sobre GCP.
- Construir y mantener modelos de datos bajo arquitectura Lakehouse y Medallion.
- Desarrollar procesos ETL/ELT utilizando BigQuery, Dataform y Python.
- Implementar buenas prácticas de DataOps, automatización y CI/CD.
- Construir Data Products y datasets certificados para distintas áreas del negocio.
- Implementar controles de calidad, monitoreo y trazabilidad de datos.




- Optimizar consultas y procesos para mejorar el rendimiento y eficiencia de costos (FinOps).
- Colaborar con equipos de analítica, negocio y gobierno de datos.
- Documentar desarrollos y estándares técnicos.
- Participar en iniciativas de integración con distintas fuentes corporativas.
- Título profesional en Ingeniería Informática, Ingeniería Civil Informática, Ingeniería en Computación o carrera afín.
- Experiencia como Data Engineer, Analytics Engineer o similar.
- Experiencia trabajando con Google Cloud Platform (GCP).
- Manejo avanzado de:
- Dataform o herramientas equivalentes.
- Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT.
- Conocimiento de arquitecturas Lakehouse y Medallion.
- Experiencia con Git y control de versiones.
- Conocimiento en modelamiento de datos analíticos.
- Experiencia optimizando consultas y procesos de datos.

Será un plus si cuentas con:

- Experiencia en DataOps y observabilidad.
- Experiencia en proyectos de alta volumetría.
- Gobierno y calidad de datos.
- Experiencia habilitando datasets para herramientas BI (Looker o Power BI).

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📌 Data Engineer (Santiago)
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📍 Santiago