Directo de la empresahace 5 días

Senior Data Engineer

Buenos Aires, Buenos AiresRemoto · Por proyecto

Senior5+ años

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.

Empresa de soluciones digitales busca un Senior Data Engineer con experiencia en Python, SQL, Spark y AWS para diseñar y optimizar plataformas de datos escalables para el procesamiento de grandes volúmenes de información financiera y transaccional.

Por qué aplicar

Si sos un Data Engineer con experiencia en Python, SQL, Spark y AWS, esta es tu oportunidad. En Coderio vas a diseñar y optimizar plataformas de datos escalables para clientes internacionales, trabajando en soluciones digitales de vanguardia.

Descripción del puesto

Acerca de nosotros Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad de producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos alianzas a largo plazo a través de la excelencia técnica. 🌍 Más información: http://coderio.com Estamos buscando un/a Senior Data Engineer para diseñar, construir y optimizar plataformas de datos escalables y de alto rendimiento que soporten grandes volúmenes de datos financieros y transaccionales. El candidato ideal tiene una sólida experiencia en Python, SQL, Apache Spark, AWS y arquitecturas modernas de ingeniería de datos, con experiencia comprobada trabajando con sistemas de nivel de producción en entornos de ritmo rápido. Qué puedes esperar (Responsabilidades) - Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming de alto rendimiento y baja latencia para ingerir y procesar transacciones financieras de diversas fuentes globales. - Diseñar, escalar y optimizar arquitecturas de data warehouse y lakehouse en la nube capaces de manejar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados. - Colaborar con Data Scientists, Software Engineers y Product Managers para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones de datos escalables y confiables. - Implementar y hacer cumplir marcos de calidad de datos, pruebas automatizadas, monitoreo y alertas para garantizar la integridad, confiabilidad, alta disponibilidad de los datos y el cumplimiento de los SLAs. - Impulsar la adopción de prácticas de DataOps, incluyendo CI/CD, automatización de flujos de trabajo e Infraestructura como Código (IaC) para sistemas de datos. - Promover estándares de gobernanza, privacidad y seguridad de datos en las capas de almacenamiento y cómputo de datos, incluyendo el cumplimiento de GDPR/LGPD. - Ser mentor y guiar a Data Engineers junior y mid-level, promoviendo la excelencia en ingeniería, las mejores prácticas y los patrones arquitectónicos modernos. Requisitos - Más de 5 años de experiencia en Ingeniería de Datos, Big Data o roles relacionados de Ingeniería de Software, con un historial comprobado en la gestión de sistemas de datos de alto volumen y nivel de producción en entornos de ritmo rápido. - Sólida competencia en Python y SQL para procesamiento complejo de datos, optimización y desarrollo de software; la experiencia en Scala o Java es un plus. - Experiencia práctica con Apache Spark/PySpark, Delta Lake y arquitecturas modernas de lakehouse, incluyendo principios de Data Mesh. - Sólida experiencia en servicios de datos de AWS, particularmente S3, Glue, Athena, EventBridge, Firehose y Lambda. - Sólida experiencia con tecnologías de orquestación de datos y data warehousing, incluyendo Apache Airflow o herramientas similares basadas en DAG y plataformas como Snowflake, AWS Redshift o Google BigQuery. - Experiencia en el diseño de arquitecturas de streaming en tiempo real utilizando tecnologías como Apache Kafka o AWS Kinesis, así como familiaridad con herramientas modernas de transformación y modelado de datos como dbt. - Sólido conocimiento de prácticas de DevOps/DataOps, incluyendo Git, Docker, pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similar), Infraestructura como Código y plataformas en la nube como AWS o GCP. - Dominio avanzado del inglés es requerido, con la capacidad de comunicarse eficazmente en inglés tanto en contextos técnicos como no técnicos. Nice to Have - Experiencia previa en Fintech, Pagos, E-commerce u otros entornos tecnológicos de alto crecimiento, particularmente trabajando con transacciones financieras o datos altamente regulados. - Experiencia con Databricks y arquitecturas avanzadas de lakehouse en la nube. - Conocimiento de marcos de privacidad, gobernanza y seguridad de datos, incluyendo GDPR/LGPD, así como experiencia en la implementación de plataformas de datos seguras. - Experiencia con herramientas de Infraestructura como Código como Terraform, automatización avanzada de DataOps y mentoría de Data Engineers o contribución a decisiones de arquitectura técnica. Beneficios - 100% remoto - Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto significativo - Rol estratégico de alta visibilidad dentro de una cultura de ingeniería moderna - Equipo internacional colaborativo con un fuerte liderazgo técnico - Oportunidades de desarrollo y crecimiento profesional dentro de Coderio ¿Por qué unirte a Coderio? En Coderio, valoramos el talento y la excelencia. Si bien somos principalmente una empresa remote-first, este rol estratégico específico ofrece la oportunidad de trabajar directamente en las instalaciones para impulsar iniciativas de alto riesgo. Nos apasiona la tecnología, la colaboración y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo y desafiante con oportunidades reales de crecimiento. Si estás motivado/a para diseñar soluciones que marquen la diferencia, te estamos esperando. Postula ahora.

Responsabilidades

Diseñar, construir y mantener pipelines de datos batch y streaming de alto rendimiento y baja latencia.
Diseñar, escalar y optimizar arquitecturas de data warehouse y lakehouse en la nube.
Colaborar con Científicos de Datos, Ingenieros de Software y Gerentes de Producto.
Implementar y hacer cumplir marcos de calidad de datos, pruebas automatizadas, monitoreo y alertas.
Impulsar la adopción de prácticas de DataOps.
Defender los estándares de gobernanza, privacidad y seguridad de datos.
Mentorizar y guiar a ingenieros de datos junior y mid-level.

Habilidades

Gestión de datosCalidad de datosGobernanza de datosPrivacidad de datosSeguridad de datosCumplimiento de normativas (GDPR/LGPD)AutonomíaComunicación claraColaboraciónLiderazgo técnico

Beneficios

100% remoto
Compromiso a largo plazo
Autonomía
Impacto significativo
Rol estratégico de alta visibilidad
Cultura de ingeniería moderna
Equipo internacional colaborativo
Liderazgo técnico sólido
Desarrollo y crecimiento profesional

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