¿Te apasiona el desarrollo de plataformas de datos contemporáneas, 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 competente 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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