Objetivo del cargo
Liderar el diseño, implementación e integración de soluciones de datos y arquitecturas Lakehouse, asegurando calidad,
gobierno, trazabilidad y disponibilidad de los datos, y apoyando técnicamente a ingenieros de datos de menor seniority.
Alcances / responsabilidades
• Diseño e implementación de modelos de datos relacionales y procesos ETL / ELT.
• Procesamiento sobre plataformas analíticas y publicación de datos para explotación operacional y analítica.
• Integración de múltiples fuentes e implementación de arquitecturas de datos.
• Aseguramiento de calidad y habilitación de datos para apps web, dashboards y componentes de IA; liderazgo
técnico del frente de datos.
Requisitos mínimos (obligatorios)
• Mínimo 5 años de experiencia práctica real en proyectos con Databricks y tecnologías cloud, preferentemente en la
industria minera.
• Soluciones de Ingeniería de Datos con Python, SQL y Databricks bajo arquitecturas Lakehouse (Delta Lake, Unity
Catalog, arquitectura Medallón).




• Construcción y optimización de procesos ETL, modelamiento relacional y procesamiento distribuido (PySpark) con
validación, trazabilidad y gobierno.
• Orquestación con Databricks Workflows / DLT y Azure Data Factory; despliegue con Databricks Asset Bundles (DAB).
• Desarrollo e integración de APIs y servicios de datos; CI/CD, automatización de despliegues y administración de
ambientes.
• Buenas prácticas de ingeniería de software (código modular, mantenible, con testing y documentación) y control de
versiones con Git: ramas, pull requests y code review.
Certificaciones (valoradas por el cliente)
• Exigible: Databricks Certified Data Engineer Associate (valorada / diferenciador en postulación).
• Deseable: Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark (valorada / diferenciador en postulación).
• Deseable: DP-750 — Azure Databricks Data

📌 Ingeniero/a Datos Senior (Santiago)
🏢 NTT DATA EMEAL
📍 Santiago