Lead Data Engineer

La posición consiste en

• Realizar un análisis exhaustivo de brechas y mapeo de datos en más de 80 sistemas ERP para identificar desafíos de integración, inconsistencias de datos y requisitos de transformación.
• Diseñar y desarrollar pipelines de ETL estandarizados y procesos de transformación de datos para migrar datos empresariales a Microsoft Fabric.
• Construir frameworks robustos de calidad de datos y reglas de validación para asegurar la preparación de los datos para cargas de trabajo de IA y analítica.
• Liderar la implementación práctica de estándares y mejores prácticas de ETL, estableciendo patrones repetibles y scripts de automatización para integraciones multifuente.
• Desarrollar y optimizar modelos de datos que soporten la transformación fluida desde fuentes ERP fragmentadas hacia una arquitectura de datos unificada y lista para IA.
• Liderar la fase piloto de implementación, probando y refinando estándares contra datos ERP reales antes del despliegue a gran escala.
• Mentorear y guiar a los miembros del equipo en desarrollo ETL, técnicas de transformación de datos y prácticas de ingeniería específicas de Fabric.
• Colaborar con stakeholders para documentar el linaje de datos, la lógica de transformación y los patrones de integración para transferencia de conocimiento y gobernanza.
• Solucionar inconsistencias de datos e implementar medidas correctivas para mantener la integridad de los datos a lo largo del pipeline.

Requisitos

• Dominio avanzado de SQL para transformaciones de datos complejas, optimización de consultas y ajuste de rendimiento.
• Sólida experiencia en Python para scripting de automatización, desarrollo de pipelines de datos y orquestación de ETL.
• Experiencia práctica demostrada en el diseño e implementación de soluciones ETL en entornos complejos y multifuente.
• Experiencia comprobada con sistemas ERP empresariales y escenarios de integración de datos a gran escala.
• Sólido entendimiento del ecosistema de Azure y experiencia práctica con Microsoft Fabric para ingeniería de datos.
• Fuerte conocimiento de principios de modelado de datos y capacidad para diseñar esquemas que soporten casos de uso de IA y analítica.
• Experiencia con evaluación de calidad de datos, frameworks de validación y técnicas de perfilado de datos.
• Excelentes habilidades de resolución de problemas con enfoque en escalabilidad, mantenibilidad y optimización de rendimiento.
• Fuertes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con stakeholders técnicos y de negocio.
• Inglés avanzado (requerido para comunicación efectiva con equipos globales).
• 5+ años de experiencia en Data Engineering con experiencia demostrada en modelado de datos y desarrollo ETL.

Beneficios

• Oportunidades de aprendizaje:
• Certificaciones en AWS (somos AWS Partners), Databricks y Snowflake.
• Acceso a rutas de aprendizaje de IA para mantenerse actualizado con las últimas tecnologías.
• Planes de estudio, cursos y certificaciones adicionales adaptadas a tu rol.
• Acceso a Udemy Business, que ofrece 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 conocer clientes.
• Mentoría y Desarrollo:
• Planes de desarrollo de carrera y programas de mentoría para ayudarte a dar forma a tu camino.
• Celebraciones y Soporte:
• Recompensas por días especiales para celebrar cumpleaños, aniversarios laborales y otros hitos personales.
• Equipamiento proporcionado por la empresa.
• Opciones de trabajo flexible para ayudarte a lograr el equilibrio adecuado.

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

Próximos pasos

¡Nuestro equipo está ansioso por saber de ti! Envíanos tu currículum o perfil de LinkedIn a continuación y exploraremos la posibilidad de trabajar juntos.