2 a 4 años de experiencia como Data Engineer o en roles similares. Experiencia práctica trabajando con Google Cloud Platform (GCP).
Experiencia con:
- BigQuery
- Cloud Storage
- Cloud Composer / Airflow
- Dataflow / Apache Beam
- Pub/Sub
- SQL avanzado, incluyendo CTEs, funciones de ventana y optimización de consultas en BigQuery.
- Python orientado al procesamiento de datos, desarrollo de DAGs y uso de librerías cliente de GCP.
- Conocimientos de modelamiento de datos dimensional y conceptos de Data Warehouse / Data Lakehouse.
- Experiencia con Git y flujos de CI/CD como Cloud Build, GitHub Actions o GitLab CI.
- Conocimiento de formatos de datos como Parquet, Avro y JSON.
- Experiencia con patrones de integración como APIs REST, CDC y cargas incrementales.
🎓 Formación
Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o carreras relacionadas.
🤝 Habilidades
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Orientación al negocio y capacidad para comprender el impacto de los datos en los procesos de la organización.
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Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos.
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Trabajo colaborativo con equipos de Producto, Analítica, TI y proveedores.
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Autonomía y criterio para resolver problemas técnicos de complejidad media.
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Pensamiento analítico y atención al detalle.
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Orientación a la calidad y capacidad para identificar causas raíz.
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Responsabilidad y manejo cuidadoso de información sensible.
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Aprendizaje continuo y adaptación a nuevas tecnologías.
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Capacidad para trabajar en entornos ágiles bajo metodologías como Scrum o Kanban.
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Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming en GCP.
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Implementar procesos de ingesta desde sistemas transaccionales, APIs y fuentes externas hacia el Data Warehouse.
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Desarrollar y optimizar modelos de datos en BigQuery, considerando capas raw, staging y analítica.
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Aplicar buenas prácticas de particionamiento, clustering y optimización de consultas para mejorar rendimiento y controlar costos.
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Orquestar y monitorear flujos de datos utilizando Cloud Composer (Airflow), gestionando dependencias, reintentos, alertas y SLAs.
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Desarrollar procesos de transformación utilizando Dataflow (Apache Beam), Dataform o dbt, de acuerdo con las necesidades del proyecto.
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Implementar validaciones automáticas para asegurar la calidad, trazabilidad e integridad de los datos.
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Documentar procesos y soluciones de datos y participar en su catalogación.
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Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos, incluyendo IAM, políticas a nivel de fila y columna y mecanismos de protección de información sensible.
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Colaborar con equipos de Analítica, BI y Negocio para transformar requerimientos en soluciones de datos.
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Participar en la mejora continua de la arquitectura, proponiendo optimizaciones de performance, costos y mantenibilidad.
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Versionar código y participar en procesos de CI/CD e infraestructura como código.
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Certificación Google Cloud Professional Data Engineer o Associate Cloud Engineer.
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Experiencia con Dataform o dbt.
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Conocimientos de Terraform e infraestructura como código.
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Experiencia con Dataproc / Spark.
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Exposición a herramientas de visualización como Looker o Looker Studio.
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Experiencia en industrias reguladas como servicios financieros, seguridad social o salud.
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Conocimientos de gobierno y protección de datos personales.
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Experiencia o nociones en habilitación de datos para soluciones de IA/ML y Vertex AI.
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