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Empresa de tecnología con sede en Berlín busca un Ingeniero de Datos remoto para unirse a su equipo de ingeniería y trabajar en una plataforma de datos a gran escala para la industria automotriz.
Por qué aplicar
Si te copa laburar con tecnologías de datos modernas y resolver desafíos de ingeniería en una plataforma a gran escala para la industria automotriz, este puesto remoto es para vos. Vas a construir y mantener pipelines, mejorar la calidad de los datos y colaborar en un entorno de producto.
Descripción del puesto
DATA ENGINEER (REMOTO, LATAM) SOBRE LA EMPRESA Nuestro cliente es una empresa de tecnología con sede en Berlín, "remote-first", que desarrolla soluciones avanzadas de inteligencia de mercado y software para la industria automotriz. Con un producto establecido y un sólido equipo de ingeniería, la compañía evoluciona continuamente su moderna plataforma de datos para ofrecer información confiable y de alta calidad a clientes en toda Europa. Este no es solo otro rol de mantenimiento de ETL. Trabajarás en una plataforma de datos a gran escala que procesa millones de registros de vehículos, construyendo pipelines confiables, mejorando la calidad de los datos y resolviendo complejos desafíos de integración y estandarización de datos. Si disfrutas construyendo pipelines de datos en producción, trabajando con tecnologías modernas en la nube y resolviendo problemas de ingeniería reales en un entorno de producto colaborativo, nos encantaría saber de vos. QUÉ HARÁS - Construir y mantener pipelines de datos escalables, batch y streaming. - Desarrollar flujos de trabajo ETL/ELT confiables utilizando Python, Spark y herramientas modernas de orquestación. - Mejorar la calidad de los datos, la validación, el monitoreo y la observabilidad en toda la plataforma. - Desarrollar modelos de datos que soporten el análisis y el desarrollo de productos. - Construir pipelines de ingesta que conecten múltiples fuentes de datos externas e internas. - Mejorar el rendimiento del procesamiento, la escalabilidad y la confiabilidad de la plataforma. - Trabajar en estrecha colaboración con gerentes de producto e ingenieros de software para traducir los requisitos comerciales en soluciones técnicas. - Utilizar herramientas modernas de desarrollo asistido por IA para mejorar la productividad de la ingeniería. BUSCAMOS A ALGUIEN QUE TENGA - Más de 3 años de experiencia como Ingeniero de Datos. - Sólidas habilidades en Python y SQL. - Experiencia práctica con Spark/PySpark. - Experiencia en la construcción de pipelines ETL/ELT en producción. - Sólida comprensión de los principios de modelado de datos. - Experiencia con herramientas de orquestación de flujos de trabajo (Airflow o similar). - Experiencia trabajando con plataformas de datos en la nube (AWS, Azure o GCP). - Una mentalidad de propiedad sólida y la capacidad de trabajar de forma independiente. - Inglés profesional. DESEABLE - Databricks. - Delta Lake o arquitectura Lakehouse. - MongoDB u otras bases de datos NoSQL. - Tecnologías de CDC y streaming (Kafka, Debezium, etc.). - Frameworks de calidad de datos (Great Expectations o similar). - Herramientas de metadatos, linaje u observabilidad. - Experiencia con herramientas de desarrollo asistido por IA como GitHub Copilot, Cursor, Claude Code o similar. POR QUÉ UNIRTE - Trabaja en una plataforma de datos moderna a gran escala que procesa millones de registros de vehículos. - Resuelve problemas técnicamente desafiantes de integración, procesamiento y calidad de datos. - Únete a un equipo de ingeniería colaborativo donde tendrás propiedad real e influencia en las decisiones técnicas. - Trabaja con una pila de datos moderna y las mejores prácticas de ingeniería. - Posición totalmente remota dentro de Europa. - Producto a largo plazo con desafíos técnicos significativos y excelentes oportunidades de crecimiento profesional.
Responsabilidades
- Construir y mantener pipelines de datos batch y streaming escalables.
- Desarrollar flujos de trabajo ETL/ELT confiables usando Python, Spark y herramientas de orquestación modernas.
- Mejorar la calidad, validación, monitoreo y observabilidad de los datos en toda la plataforma.
- Desarrollar modelos de datos que soporten el desarrollo de analítica y producto.
- Construir pipelines de ingesta conectando múltiples fuentes de datos externas e internas.
- Mejorar el rendimiento del procesamiento, la escalabilidad y la confiabilidad de la plataforma.
- Trabajar en estrecha colaboración con gerentes de producto e ingenieros de software para traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas.
- Utilizar herramientas modernas de desarrollo asistido por IA para mejorar la productividad de la ingeniería.
Habilidades
Ownership mindsetTrabajo independienteColaboraciónResolución de problemas