Directo de la empresahace 1 día
Ingeniero de Datos Senior
J.P. Morgan
Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos AiresPresencial · Tiempo completo
Senior
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
J.P. Morgan busca un Ingeniero de Datos Senior con foco en AWS y Databricks para su equipo en Buenos Aires. El rol implica diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos, optimizar procesos, implementar seguridad y gobernanaza, y mentorizar ingenieros junior.
Descripción del puesto
Senior Data Engineer (Data Engineer III) – Enfoque en AWS y Databricks Como Data Engineer III en JPMorgan Chase Corporate Sector, serás un miembro clave de nuestro equipo ágil de Data Engineering, diseñando y entregando soluciones confiables de recolección, almacenamiento, acceso y análisis de datos de manera segura, estable y escalable. Desarrollarás, probarás y mantendrás pipelines y arquitecturas de datos críticos que respaldan los objetivos comerciales de la firma, con un enfoque principal en AWS Data Engineering y Databricks. En este rol, tendrás autonomía para liderar proyectos, mentorizar a ingenieros junior y colaborar estrechamente con profesionales de FinOps para traducir estrategias de optimización de costos en soluciones técnicas. Tus ideas y contribuciones serán valoradas y consideradas como parte de la innovación continua de nuestro equipo. Responsabilidades del puesto: - Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL escalables utilizando servicios de AWS (Lambda, Step Functions, S3 storage) y Databricks (Python, PySpark, SQL). - Optimizar flujos de trabajo de procesamiento de datos aprovechando Apache Spark y Delta Lake dentro de Databricks. - Integrar datos de diversas fuentes (S3, bases de datos, APIs) en Databricks y almacenes de datos de AWS. - Implementar y gestionar la gobernanza de datos, controles de seguridad y políticas de acceso utilizando AWS IAM, encriptación y Databricks Unity Catalog. - Monitorear, solucionar problemas y ajustar pipelines de datos para mejorar el rendimiento y la confiabilidad. - Automatizar el aprovisionamiento y despliegue de infraestructura utilizando Terraform o AWS CloudFormation. - Colaborar con equipos multifuncionales utilizando Databricks Repos y herramientas de control de versiones. - Trabajar estrechamente con profesionales de FinOps para aplicar estrategias y mejores prácticas de optimización de costos en entornos de nube. - Mentorizar a ingenieros junior y proporcionar orientación técnica dentro del equipo. - Actualizar modelos de datos lógicos o físicos basados en nuevos casos de uso. - Asesorar a colegas sobre mejores prácticas de ingeniería de datos y configuraciones de herramientas. - Comunicar conceptos técnicos complejos a partes interesadas no técnicas. - Utilizar capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo para acelerar el análisis y la documentación de pipelines/diseños de datos, validando resultados y manejando datos según los requisitos de sensibilidad y seguridad. - Aplicar prácticas de reutilización primero, asistidas por IA, para fortalecer las rutinas de calidad del SDLC para pipelines de datos (por ejemplo, generación de pruebas y validación de controles), asegurando la trazabilidad/auditoría y la alineación con las expectativas de resiliencia y seguridad. Requisitos: - Título de Grado o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado. - Amplia experiencia en el ciclo de vida de los datos, incluyendo ingesta, transformación, almacenamiento y análisis de datos. - Dominio avanzado de SQL (joins, agregaciones) y comprensión funcional de bases de datos NoSQL. - Experiencia significativa con análisis estadístico de datos y capacidad para determinar herramientas y patrones de datos apropiados. - Experiencia práctica con servicios de ingeniería de datos de AWS (Lambda, S3, Redshift, RDS, DynamoDB). - Experiencia en la implementación de gobernanza de datos y controles de seguridad en entornos de nube. - Dominio de orquestación y automatización de flujos de trabajo (AWS Step Functions, Airflow). - Experiencia con infraestructura como código (Terraform, CloudFormation). - Sólidas habilidades de resolución de problemas, comunicación y colaboración. - Capacidad para mentorizar técnicamente a ingenieros junior y liderar proyectos con autonomía. - Experiencia demostrada en el uso de capacidades de IA autorizadas por la empresa dentro del entorno de trabajo para respaldar flujos de trabajo de ingeniería de datos con sólidos hábitos de validación y conciencia de la sensibilidad de los datos. - Capacidad para revisar y validar resultados asistidos por IA (por ejemplo, sugerencias de consultas, ideas de pruebas o resúmenes de cambios de modelos) antes de su uso, escalando cuando haya incertidumbre y siguiendo los requisitos de manejo de datos. - Nivel avanzado de inglés. Se valorará: - Experiencia con Databricks, incluyendo desarrollo ETL, optimización de Spark y Delta Lake. - Familiaridad con Databricks Unity Catalog y Repos. - Noción de FinOps y optimización de costos en la nube; disposición para trabajar estrechamente con profesionales de FinOps. - Experiencia con herramientas de monitoreo (AWS CloudWatch, CloudTrail) y paneles de gestión de costos. - Experiencia en la industria de servicios financieros es un plus. J.P. Morgan es un líder global en servicios financieros, que brinda asesoramiento estratégico y productos a las corporaciones, gobiernos, inversionistas individuales de alto patrimonio e inversionistas institucionales más importantes del mundo. Nuestro enfoque de "negocio de primera clase de manera de primera clase" para servir a los clientes impulsa todo lo que hacemos. Nos esforzamos por construir asociaciones confiables y a largo plazo para ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus objetivos comerciales. Reconocemos que nuestra gente es nuestra fortaleza y los diversos talentos que aportan a nuestra fuerza laboral global están directamente vinculados a nuestro éxito. Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad y la inclusión en nuestra empresa. No discriminamos por ningún atributo protegido, incluyendo raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, identidad de género, expresión de género, edad, estado civil o de veterano, embarazo o discapacidad, o cualquier otra base protegida por la ley aplicable. También realizamos adaptaciones razonables para las prácticas y creencias religiosas de los solicitantes y empleados, así como para las necesidades de salud mental o discapacidad física. Visite nuestras preguntas frecuentes para obtener más información sobre cómo solicitar una adaptación.
Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL escalables usando servicios de AWS y Databricks.
- Optimizar flujos de procesamiento de datos utilizando Apache Spark y Delta Lake en Databricks.
- Integrar datos de diversas fuentes en Databricks y almacenes de datos de AWS.
- Implementar y gestionar controles de gobernanza de datos, seguridad y políticas de acceso.
- Monitorear, solucionar problemas y ajustar pipelines de datos para rendimiento y confiabilidad.
- Automatizar el aprovisionamiento y despliegue de infraestructura usando Terraform o AWS CloudFormation.
- Colaborar con equipos multifuncionales utilizando Databricks Repos y herramientas de control de versiones.
- Trabajar estrechamente con profesionales de FinOps para aplicar estrategias de optimización de costos y mejores prácticas en entornos cloud.
- Mentorizar ingenieros junior y proporcionar orientación técnica dentro del equipo.
- Actualizar modelos de datos lógicos o físicos basados en nuevos casos de uso.
- Asesorar a colegas sobre las mejores prácticas de ingeniería de datos y configuraciones de herramientas.
- Comunicar conceptos técnicos complejos a partes interesadas no técnicas.
- Utilizar capacidades de IA autorizadas por la empresa para acelerar el análisis y la documentación de pipelines/diseño de datos, validando resultados y manejando datos según la sensibilidad y los requisitos de seguridad.
- Aplicar prácticas de reutilización y asistencia de IA para fortalecer las rutinas de calidad del SDLC para pipelines de datos, asegurando la trazabilidad/auditoría y la alineación con las expectativas de resiliencia y seguridad.
Habilidades
Resolución de problemasComunicaciónColaboraciónLiderazgo técnicoAnálisis estadístico de datosGobernanza de datosSeguridad de datosAutonomíaMentoría
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