Directo de la empresahace 3 días

Ingeniero de Datos, Sistemas

Buenos AiresPresencial · Tiempo completo

Semi Senior2+ años

Empresa GDN AR busca Ingeniero de Datos con al menos 2 años de experiencia en diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos (ETL/ELT), SQL avanzado, Python y Apache Airflow. Se valorará inglés intermedio.

Por qué aplicar

Si sos un apasionado de los datos y tenés experiencia en pipelines, SQL y Python, esta es tu oportunidad. En GDN AR vas a diseñar y construir la infraestructura de datos que impulsa decisiones estratégicas. Ideal para quienes buscan crecer en un rol clave de tecnología.

Descripción del puesto

Sumate a nuestro equipo. Estamos en la búsqueda de un Ingeniero de Datos para sumarse al área de Tecnología Informática, equipo de Data. ¿Qué buscamos? Profesionales apasionados por diseñar, construir y mantener la infraestructura y los pipelines de datos que alimentan a toda la organización. Buscamos un perfil con sólida capacidad técnica y analítica, proactividad y gran orientación al trabajo colaborativo, capaz de transformar datos dispersos en una única fuente de verdad confiable y escalable para acelerar la toma de decisiones estratégicas del negocio y optimizar procesos. Formación: Graduados/as y/o estudiantes avanzados de las carreras de Ingeniería Informática, Sistemas o carreras afines. Se valorará para la posición: - Experiencia de al menos 2 años en posiciones similares en el diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos (ETL/ELT). (Excluyente) - SQL Avanzado: Nivel experto indispensable. Experiencia construyendo y optimizando consultas complejas en Snowflake y Oracle. - Python: Sólida experiencia en desarrollo con Python para la ingesta, manipulación de datos (uso de librerías como Pandas) y scripting de automatización. - Orquestación de Pipelines: Experiencia construyendo, desplegando y manteniendo flujos de trabajo de datos (DAGs) en Apache Airflow. - Principios de Data Engineering: Sólidos conocimientos en arquitecturas ETL/ELT, modelado de datos (dimensional, estrella/copo de nieve) y principios de Data Warehousing. - Inglés intermedio Serán valorados conocimientos en: - Herramientas de integración y automatización como N8N. - Plataformas de replicación de datos como Oracle GoldenGate. Principales desafíos de la posición: - Diseñar, construir y mantener la infraestructura y los pipelines de datos automatizados, robustos, escalables y confiables. - Asegurar que los datos de alta calidad sean accesibles para toda la organización, sentando las bases que permitirán una toma de decisiones más rápida, mejor e informada por datos dentro del negocio. - Construir y automatizar pipelines de datos (ETL/ELT) para integrar conjuntos de datos grandes y complejos desde diversas fuentes. - Implementar y automatizar controles de calidad y gobernanza en todo el ciclo de vida de los datos (ingesta, transformación, almacenamiento). - Desarrollar frameworks de testing y validación automatizada contra las reglas de negocio y calidad de datos. Si te apasiona el área de Data, ¡esta oportunidad es para vos! Conoce más de nosotros acá https://www.linkedin.com/company/gdn-ar/life/ad388b3b-17b7-4a0e-acff-74c0095df68b/?viewAsMember=true Postulate o compartí esta búsqueda con alguien que pueda estar interesado. #TalentoMâs #ConVosSomosMâs #LI-CG

Responsabilidades

Diseñar, construir y mantener la infraestructura y los pipelines de datos automatizados, robustos, escalables y confiables.
Asegurar que los datos de alta calidad sean accesibles para toda la organización.
Construir y automatizar pipelines de datos (ETL/ELT) para integrar conjuntos de datos grandes y complejos desde diversas fuentes.
Implementar y automatizar controles de calidad y gobernanza en todo el ciclo de vida de los datos.
Desarrollar frameworks de testing y validación automatizada contra las reglas de negocio y calidad de datos.

Habilidades

Diseño de pipelines de datosConstrucción de pipelines de datosMantenimiento de pipelines de datosETLELTConsultas complejasManipulación de datosScripting de automatizaciónOrquestación de pipelines de datosModelado de datosData WarehousingGobernanza de datosTesting automatizadoReglas de negocioCalidad de datosCapacidad técnicaCapacidad analíticaProactividadTrabajo colaborativoOrientación al negocio

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