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Experiencia sólida en Python, incluyendo desarrollo de código con pruebas automatizadas.
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Dominio de SQL avanzado: CTE, Window Functions y agregaciones complejas.
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Experiencia en modelado dimensional: tablas de hechos, dimensiones, granularidad e idempotencia.
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Experiencia en procesos ETL/ELT, cargas incrementales, deduplicación y tratamiento de correcciones retroactivas.
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Experiencia productiva con orquestadores como Dagster, Airflow, Prefect o similares.
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Conocimientos en integración de bases de datos relacionales y sus drivers.
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Experiencia desarrollando APIs e implementando mecanismos de autenticación, autorización y RBAC.
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Manejo de Git, Pull Requests, CI y Docker.
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Capacidad de análisis, autonomía y resolución de problemas.
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Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos bajo arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold).
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Integrar nuevas fuentes de datos mediante cargas completas e incrementales.
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Implementar procesos de deduplicación, validación y manejo de correcciones históricas.
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Participar en la evolución y migración del Lakehouse hacia Google Cloud Storage, BigQuery y Cloud Run.
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Desarrollar y mantener APIs de consulta e integración de datos.
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Construir herramientas y servicios de acceso a datos para agentes de IA (AI Harness).
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Implementar mecanismos de autenticación, autorización y control de acceso RBAC.
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Garantizar la calidad, trazabilidad y actualización de la información.
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Monitorear pipelines, diagnosticar incidentes y asegurar la continuidad operacional.
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Colaborar con equipos de desarrollo, Data Science y áreas de negocio.
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Google Cloud Platform: Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run e IAM.
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DuckDB, Parquet y arquitecturas Data Lakehouse.
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Integraciones con SAP, Oracle, SQL Server y MongoDB.
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Experiencia con MCP (Model Context Protocol), Function Calling o herramientas de IA.
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Conocimientos de FinOps y optimización de costos Cloud.
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Experiencia en retail o plataformas de datos transaccionales.
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Modalidad: Híbrida (lunes a jueves presencial y viernes remoto, con flexibilidad ante eventos).
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