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Ingeniero de Datos

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sqlpythonetlsnowflakeairflowdbtdata-modelinggit

Buscamos un perfil con:

  • SQL avanzado y Python (o Scala/Java).

  • Experiencia con ETL/ELT, modelado de datos y control de versiones (Git).

  • Herramientas de orquestación (Airflow o equivalente) y transformación (dbt es un plus muy común).

  • Conceptos de CI/CD y, deseable, infraestructura como código (Terraform).

  • Inglés técnico (lectura de documentación y comunicación con equipos regionales).

Especialidades (según el alcance del rol):

  • En nube: diseño de entornos, carga/transformación (Snowpipe, Streams y Tasks, stages), optimización de rendimiento y costo, y gobierno/seguridad (enmascaramiento dinámico, row access policies).

  • En Snowflake: experiencia práctica en producción (no solo cursos), SQL sólido con datos semi-estructurados (VARIANT/JSON), dbt + Snowflake con orquestación (Airflow u otra), y entendimiento básico de AWS/Azure/GCP.

Valoramos además la capacidad de trabajar de forma colaborativa con negocio y equipos técnicos para lograr resultados medibles, la proactividad para detectar fallas y costos, y el criterio para documentar y asegurar trazabilidad y calidad de datos.

Construir pipelines de ingesta y transformación (batch y, según el caso, streaming).

Modelar datos (dimensional, data vault o similar) y mantener la calidad y documentación.

Orquestar procesos y monitorear fallas, costos y rendimiento.

Trabajar con analistas, científicos de datos y áreas de negocio para traducir necesidades en datasets.

Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno y control de acceso a los datos.

Especialidades (Nube): diseñar el entorno (warehouses, roles, bases de datos, esquemas y control de acceso); cargar y transformar datos (Snowpipe, Streams y Tasks, stages, formatos como Parquet y JSON); optimizar rendimiento y costo (tamaño de warehouses, clustering, caché, monitoreo de consumo); y asegurar gobierno y seguridad (enmascaramiento dinámico, row access policies, compartición segura).

Especialidades (Snowflake): experiencia práctica con Snowflake en producción; SQL muy sólido, incluyendo semi-estructurados (VARIANT/JSON); dbt + Snowflake y orquestación (Airflow u otra); conocimiento básico de la nube donde corre la instancia (AWS, Azure o GCP); plus: Snowpark, certificación SnowPro Core (o superior), e integración con BI (Power BI, Tableau).

  • Snowpark.

  • Certificación SnowPro Core (o superior).

  • Integración con herramientas BI (Power BI, Tableau).

  • Infraestructura como código (Terraform).

  • CI/CD aplicado a pipelines de datos.

Beneficios no especificados en la publicación.

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