Senior Data Engineer

Descripción del Puesto

Como Senior Data Engineer, serás responsable de diseñar y construir la infraestructura de pipeline de datos que respalda nuestra estrategia de Data Mesh descentralizada. En este rol, apoyarás la transición de nuestro ecosistema de datos de una arquitectura on-premise heredada a una moderna plataforma de datos en la nube utilizando Snowflake.

Diseñarás arquitecturas de referencia y patrones de pipeline reutilizables que soporten el movimiento de datos por lotes, basado en eventos y en streaming. Es crucial que asegures que nuestra plataforma de datos esté "lista para IA" al construir pipelines de alta calidad y capas semánticas robustas necesarias para impulsar nuestras capacidades de datos en lenguaje natural de "Self-Service 2.0". Más allá de la ejecución técnica, liderarás un pequeño equipo de ingeniería de datos y servirás como mentor técnico para analistas descentralizados en toda la empresa, empoderándolos para construir productos de datos de alta calidad y autoservicio.

Responsabilidades Clave

• Arquitectura de Pipeline: Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables que soporten el movimiento de datos por lotes, streaming en tiempo real y basado en eventos desde fuentes on-premise y en la nube.
• Propiedad de la Plataforma Snowflake: Actuar como el desarrollador principal de nuestra plataforma de datos Snowflake, asegurando un rendimiento óptimo, modelado y estructuras de almacenamiento.
• Preparación para IA y Modelado Semántico: Arquitectar y construir pipelines de transformación que entreguen entradas de datos de alta calidad a Snowflake y características de IA de dbt. Diseñar y mantener las capas semánticas robustas y modelos de metadatos requeridos para potenciar interfaces de usuario en lenguaje natural de "Self-Service 2.0".
• Habilitación de Data Mesh: Establecer arquitecturas de referencia robustas, plantillas estándar y mejores prácticas de CI/CD para permitir que los equipos descentralizados de línea de negocio construyan de manera segura.
• Liderazgo y Mentoría: Proporcionar gestión directa y mentoría profesional a un ingeniero de datos (con posibilidad de crecimiento). Actuar como guía para analistas de datos autodidactas para madurar sus prácticas de ingeniería.
• Modernización y Herramientas: Impulsar la adopción de dbt para la transformación de datos y explorar la integración de herramientas de datos en la nube de AWS y Azure (ADF, Azure Functions, Stream Analytics) para optimizar el flujo de datos.

Calificaciones y Experiencia

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Experiencia

5 a 7 años de experiencia dedicada en ingeniería de datos, con un historial comprobado de construcción de pipelines de datos de calidad de producción.

• Experiencia en Snowflake: Experiencia avanzada y práctica con la arquitectura de Snowflake, ajuste de rendimiento y compartición de datos es un requisito estricto.
• Integración de Datos: Experiencia comprobada en mover datos a través de entornos híbridos (on-premise a nube) utilizando patrones por lotes, streaming (por ejemplo, Stream Analytics) y basados en eventos.
• Contexto Semántico e IA: Experiencia en construir o mantener capas semánticas (por ejemplo, capa semántica de dbt, definiciones semánticas de Snowflake Cortex) y estructurar datos específicamente para el consumo por IA, LLM o características de búsqueda en lenguaje natural.
• Habilidades de Software: Fuertes habilidades en Python, particularmente en entornos de nube (por ejemplo, escritura de Azure Functions para cargas de trabajo de datos) y sólidas capacidades en SQL.
• Frameworks y Nubes: Se prefiere tener exposición a dbt. La experiencia con herramientas de datos de Azure (Azure Data Factory) es un gran plus; la familiaridad con ecosistemas de datos de AWS es deseable.
• Estilo de Liderazgo: Una mentalidad colaborativa y de coaching con pasión por enseñar, establecer gobernanza y elevar el nivel técnico para equipos multifuncionales.

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