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Empresa de servicios de desarrollo de software busca un Ingeniero de Datos Senior para diseñar y escalar arquitecturas de datos en la nube, optimizar pipelines y asegurar la calidad de los datos. El rol es 100% remoto en Latinoamérica y requiere experiencia avanzada en BigQuery, SQL, Python y herramientas de orquestación.
Por qué aplicar
Si sos un Data Engineer con experiencia en BigQuery, SQL y Python, y buscás un rol 100% remoto en Latinoamérica, esta es tu oportunidad. Podrás diseñar y escalar arquitecturas de datos en la nube, asegurando la calidad y el flujo de información crítica para decisiones de negocio.
Descripción del puesto
Senior Data Engineer Latin America | 100% Remoto Acerca de CodeRoad CodeRoad ofrece servicios de desarrollo de software de punta a punta, ayudando a las empresas a escalar con soluciones de infraestructura ideales. Desde la ampliación de personal hasta equipos de TI dedicados e ingeniería de software general, nuestros servicios tecnológicos nearshore empoderan a las empresas para prosperar en un panorama digital en constante evolución. Acerca del Rol Como Ingeniero de Datos Senior, serás el pilar técnico de nuestra arquitectura de datos, responsable de los pipelines de datos de extremo a extremo y de impulsar decisiones en toda la organización que mejoren cómo se construyen, normalizan y mantienen los ecosistemas de datos complejos. Diseñarás y escalarás arquitecturas robustas utilizando almacenes de datos en la nube modernos como BigQuery, aprovecharás dbt o Dataform para transformaciones y construirás servicios de producción confiables en Python para mantener los datos críticos del negocio fluyendo sin problemas. Este rol es fundamental para transformar sistemas de origen heterogéneos en una única fuente de verdad, impulsando directamente decisiones de alto impacto en Finanzas y Operaciones. No solo entregarás pipelines, sino que anclarás los estándares arquitectónicos, los marcos de prueba y los protocolos de monitoreo que garantizan la confiabilidad, la resiliencia y la excelencia operativa de los datos en toda la empresa. Responsabilidades Clave - Diseñar e implementar modelos de datos estandarizados y normalizados capaces de integrar sistemas de origen heterogéneos y complejos. - Liderar decisiones arquitectónicas en toda la organización para el almacenamiento de datos, la orquestación y la confiabilidad de los pipelines en el ecosistema de ingeniería de datos. - Construir y mantener servicios de datos de nivel de producción y herramientas internas utilizando Python y frameworks modernos como FastAPI o Flask. - Optimizar transformaciones de datos automatizadas y orquestación de flujos de trabajo utilizando herramientas como dbt, Dataform y Apache Airflow o Google Cloud Composer. - Establecer marcos integrales de calidad de datos, incluyendo pruebas automatizadas, detección de anomalías, monitoreo y procesos estructurados de respuesta a incidentes. - Colaborar con socios multifuncionales en Finanzas y Operaciones, traduciendo compensaciones técnicas complejas en estrategias de negocio claras. Requisitos - Más de 5 años de experiencia práctica en ingeniería de datos, incluyendo 2-3 años operando a nivel de staff o principal con alcance arquitectónico en toda la organización. - Dominio del Stack Tecnológico: Profunda experiencia en BigQuery (o un almacén de datos en la nube equivalente) y herramientas de transformación basadas en SQL como dbt o Dataform. - Dominio Avanzado de Python: Trayectoria comprobada en la construcción y mantenimiento de servicios de producción, microservicios o APIs (FastAPI, Flask o equivalente). - Orquestación de Producción: Experiencia práctica en la gestión de flujos de trabajo complejos a escala utilizando Airflow, Cloud Composer u otros orquestadores similares. - Modelado de Datos y Confiabilidad: Éxito demostrado en el diseño de modelos normalizados a partir de fuentes complejas, junto con prácticas sólidas de prueba, monitoreo y respuesta a incidentes. - Habilidades Blandas: Mentalidad de propiedad sólida, pensamiento estratégico y habilidades analíticas de primer nivel. - Dominio del Idioma: Inglés avanzado (escrito y hablado) con la capacidad de explicar compensaciones técnicas a partes interesadas no técnicas. - Educación: Título de grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería, un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente. Idealmente - Experiencia con arquitecturas de streaming en tiempo real utilizando Apache Kafka, Pub/Sub o Flink. - Exposición a paradigmas de Data Mesh, herramientas de gobernanza de datos y plataformas automatizadas de linaje de datos. - Experiencia con optimización de costos de almacenes de datos (FinOps) y ajuste de rendimiento en entornos BigQuery a gran escala. - Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform) para el aprovisionamiento de infraestructura de datos en la nube. Lo que te encantará - Cultura 100% Remota que te permite trabajar desde cualquier lugar de Latinoamérica. - Feriados libres para celebrar las fiestas nacionales locales. - Tiempo Libre Pago (PTO) para vacaciones y días personales. - Asistencia de seguro médico para apoyar tu bienestar. - Compensación competitiva en USD pagada directamente en dólares estadounidenses. - Oportunidades de crecimiento a través de proyectos de alto impacto y desarrollo profesional continuo.
Responsabilidades
- Design and implement standardized, normalized data models
- Lead org-wide architectural decisions for data warehousing, orchestration, and pipeline reliability
- Build and maintain production-grade data services and internal tooling
- Optimize automated data transformations and workflow orchestration
- Establish comprehensive data quality frameworks
- Collaborate with cross-functional partners
Habilidades
Ownership mindsetStrategic thinkingAnalytical skillsOwnership mindsetStrategic thinkingAnalytical skillsCommunication
Beneficios
- 100% Remote
- Holidays off
- Paid Time Off (PTO)
- Health insurance assistance
- Competitive USD compensation
- Growth opportunities