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 Engineer Associate.
- Deseable (da plus): Databricks Certified Data Engineer Professional.

Gestión de proyectos, personas y comunicación

- Gestión del tiempo: planifica y prioriza su frente y el de su equipo, anticipando bloqueos.
- Gestión de requerimientos: levanta, traduce y negocia requerimientos con autonomía frente a stakeholders.
- Gestión de personas / equipo: lidera técnicamente, distribuye trabajo y hace mentoría de ingenieros junior.
- Comunicación: presenta resultados y decisiones técnicas con claridad a contrapartes técnicas y de negocio.

Requisitos deseables (diferenciadores)

- Especialización / postgrado en Ingeniería o Arquitecturas de Datos, Big Data o Plataformas Analíticas.
- Experiencia con fuentes de datos de entornos industriales: historiadores de proceso (PI System o equivalentes),

LIMS, sistemas de despacho o ERP (suma como diferenciador).

- Experiencia previa en proyectos de datos en la industria minera (no excluyente; no requiere conocimiento de los procesos mineros).

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