Data Engineer

• Diseñar, integrar y mantener flujos de datos de punta a punta.
• Habilitar a las áreas comerciales en la proyección de mercados y en los procesos de cotización y venta.
• Trabajar con componentes de la suite GCP.
• Participar en el diseño de soluciones y la arquitectura de componentes.
• Ejecutar procesos de integración de datos de principio a fin usando APIs, Pub/Sub, Storage y BigQuery.
• Asegurar el correcto flujo de datos y el cumplimiento de reglas de calidad.
• Asegurar la adherencia a normas de gobernanza y catalogación.
• Documentar procesos en Confluence.
• Monitorear y validar los flujos con el negocio.
• Aportar eficiencia e ideas de mejora dentro de un equipo guiado por un Technical Lead.
• Trabajar en proyectos de alto impacto y gran escala para una reconocida aerolínea.

Data Engineer – Senior

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT, tanto batch como event-driven
• Implementar soluciones de procesamiento y almacenamiento sobre Google Cloud Platform
• Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark
• Trabajar con BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc y Pub/Sub
• Implementar y mantener procesos de orquestación mediante Airflow / Cloud Composer
• Participar en la construcción y evolución de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y/o Lakehouse
• Diseñar y optimizar modelos de datos para procesamiento y explotación de información
• Automatizar procesos y despliegues mediante CI/CD e Infrastructure as Code, idealmente utilizando Terraform
• Implementar controles de calidad, integridad, trazabilidad y disponibilidad de datos
• Optimizar pipelines, consultas y procesos considerando performance, escalabilidad y uso eficiente de recursos
• Participar en procesos de migración y modernización de plataformas de datos hacia Cloud
• Colaborar con equipos de Arquitectura, Data Science, BI, Desarrollo y áreas de negocio
• Documentar arquitecturas, pipelines, modelos y soluciones implementadas
• Apoyar técnicamente al equipo y promover buenas prácticas de Ingeniería de Datos

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT, tanto batch como event-driven
• Implementar soluciones de procesamiento y almacenamiento sobre Google Cloud Platform
• Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark
• Trabajar con BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc y Pub/Sub
• Implementar y mantener procesos de orquestación mediante Airflow / Cloud Composer
• Participar en la construcción y evolución de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y/o Lakehouse
• Diseñar y optimizar modelos de datos para procesamiento y explotación de información
• Automatizar procesos y despliegues mediante prácticas de CI/CD e Infrastructure as Code, idealmente utilizando Terraform
• Implementar controles de calidad, integridad, trazabilidad y disponibilidad de datos
• Optimizar pipelines, consultas y procesos considerando performance, escalabilidad y uso eficiente de recursos
• Participar en migraciones y modernización de plataformas de datos hacia Cloud
• Colaborar con equipos de Arquitectura, Data Science, BI, Desarrollo y áreas de negocio
• Documentar arquitecturas, pipelines, modelos y soluciones implementadas
• Apoyar técnicamente al equipo y promover buenas prácticas de Ingeniería de Datos

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