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Data Engineer GCP SSR

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Habilidades requeridas:

  • Fuerte comprensión de conceptos de bases de datos y modelado de datos.
  • Competencia en SQL, experiencia en el diseño y optimización de consultas.
  • Experiencia implementando y manteniendo soluciones y arquitecturas Cloud.
  • Experiencia en construcción y mantenimiento de Arquitecturas y Pipelines de datos.
  • Habilidades de resolución de problemas.
  • Pensamiento analítico y crítico.
  • Experiencia con herramientas de control de versiones como Git.
  • Conocimiento y experiencia del ciclo de implementación de metodologías ágiles.

Experiencia requerida:

  • Profesional titulado en informática, ingeniería, estadística, matemáticas o a fin.
  • 5 o + años de experiencia práctica en Data Engineering en GCP.
  • Certificaciones en Google Cloud Platform (GCP) para–Data Engineer y/o Arquitecto.
  • Experiencia en consumo de datos mediante servicios/tools como Pub/Sub, BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud run, Spark, Airflow, Dataplex, dbt-core, pandas y Python.
  • Inglés nivel B2 intermedio/avanzado (deseable).
  • Experiencia trabajando con herramientas de seguimiento de metodologías ágiles tipo JIRA (Scrum, Kanban, Lean, etc.) (deseable).

Serás responsable de entregar soluciones eficientes, robustas y escalables en GCP. Tu rol implicará:

  • Diseñar, construir y mantener sistemas de procesamiento de datos escalables y de alto rendimiento en GCP.
  • Desarrollar y mantener pipelines de datos para la extracción, transformación y carga (ETL) de datos desde diversas fuentes en GCP.
  • Implementar soluciones para el almacenamiento y procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos utilizando las herramientas y servicios de GCP.
  • Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender los requisitos y diseñar soluciones a nivel de producto de datos adecuadas en el contexto de GCP.
  • Optimizar el rendimiento de los sistemas de procesamiento de datos y garantizar la integridad de los datos en GCP.

Modalidad hibrida en la comuna de las Condes, cercano a metro Tobalaba.

Duración estimada del proyecto: 3 meses, con posibilidad de extensión.

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