Data Engineer Analyst

¿De qué se trata este puesto? Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables y frameworks de ingesta que soporten patrones de procesamiento por lotes, streaming y CDC (Change Data Capture). Desarrollar y optimizar flujos de procesamiento de datos utilizando Apache Spark y PySpark, garantizando transformaciones confiables y de alto rendimiento en grandes volúmenes de datos. Implementar y gestionar arquitecturas de data lake en AWS, utilizando S3 como capa principal de almacenamiento y Apache Iceberg para la gestión de formatos de tabla, evolución de esquemas y capacidades de time-travel. Trabajar con servicios nativos de AWS, incluyendo Glue para orquestación ETL, Athena para consultas sin servidor y Lambda para procesamiento de datos impulsado por eventos. Gestionar controles de acceso y configuraciones de seguridad mediante AWS IAM, asegurando acceso conforme y con privilegios mínimos en toda la plataforma de datos. Colaborar con analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de plataforma para comprender las necesidades de datos y entregar soluciones listas para producción. Monitorear la salud de los pipelines, solucionar problemas de calidad de datos e implementar mejoras para garantizar confiabilidad y frescura de la información. Contribuir a la documentación de flujos de datos, decisiones arquitectónicas y estándares de ingeniería dentro del equipo.

Requisitos

• Experiencia práctica avanzada con servicios de AWS: AWS Glue, Amazon S3, Amazon Athena, AWS IAM.
• Experiencia con Apache Spark / PySpark para procesamiento de datos.
• Conocimiento de arquitecturas de data lake, preferentemente con Apache Iceberg.
• Experiencia con patrones de ingesta de datos: procesamiento por lotes, streaming y CDC.
• Experiencia con SQL para consultas, validación y análisis exploratorio de datos.
• Comprensión sólida de modelado de datos y procesamiento de datos a gran escala.
• Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios y comunicar conceptos técnicos de forma clara a stakeholders no técnicos.
• Experiencia con herramientas de infrastructure-as-code o orquestación de pipelines (por ejemplo: Airflow, Step Functions, dbt) es un plus.
• Familiaridad con flujos de desarrollo asistido por IA y herramientas de productividad de ingeniería.

Idiomas

• Inglés: Avanzado (requerido para una comunicación efectiva con equipos globales).

Experiencia requerida

• 2+ años de experiencia en Data Engineering o roles relacionados, con trabajo práctico en la construcción y mantenimiento de pipelines y arquitecturas de data lake basadas en la nube en AWS.

Beneficios

• Oportunidades de aprendizaje: Certificaciones en AWS (somos Partner de AWS), Databricks y Snowflake. Acceso a rutas de aprendizaje en IA para mantenerse al día con las últimas tecnologías. Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptados a tu rol. Acceso a Udemy Business, con miles de cursos para potenciar tus habilidades técnicas y blandas. Clases de inglés para apoyar tu comunicación profesional.
• Oportunidades de viaje para asistir a conferencias de la industria y reunirse con clientes.
• Mentoría y desarrollo: Planes de desarrollo profesional y programas de mentoría para guiar tu crecimiento.
• Celebraciones y apoyo: Reconocimientos especiales para cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales. Equipamiento provisto por la empresa.
• Opciones de trabajo flexibles para lograr un buen equilibrio.

Otros beneficios pueden variar según tu ubicación en LATAM. Para información detallada sobre los beneficios aplicables a tu ubicación específica, consultá con uno de nuestros reclutadores.