Data engineer

¡Sé parte de Stefanini! En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.¡Seguro no te quieres quedar fuera!¿Por qué te elegiremos? ¡Porque los desafíos que asumirás reflejan tus ambiciones!

Responsabilidades y atribuciones🚀 Estamos buscando un/a Data Engineer Semi Senior / Senior

Buscamos una persona con experiencia en ingeniería de datos para sumarse a nuestro equipo y participar en el diseño, desarrollo y evolución de soluciones de datos escalables, confiables y de calidad.

La posición tendrá un rol clave en la construcción de pipelines de datos, integración de diferentes fuentes y disponibilidad de información para equipos de negocio, analítica y/o Data Science.🎯 ¿Cuál será el desafío?

Diseñar, desarrollar y mantener procesos ETL/ELT.Construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables.

Integrar datos provenientes de diferentes fuentes y sistemas.

Transformar, limpiar y modelar datos para su posterior análisis.

Diseñar modelos de datos orientados a necesidades analíticas y de negocio.

Implementar controles de calidad, validación y monitoreo de datos.

Optimizar procesos de procesamiento y almacenamiento.

Trabajar con grandes volúmenes de información y mejorar la eficiencia de los procesos.

Participar en el diseño y evolución de arquitecturas de datos.

Documentar procesos, pipelines y modelos desarrollados.

Trabajar en conjunto con equipos de Data Analytics, Data Science, Software Engineering y áreas de negocio.

Participar en la definición de buenas prácticas de ingeniería, versionado y despliegue de soluciones de datos.🛠️ ¿Qué buscamos?

Requisitos técnicos:Experiencia previa de 3+ años en Data Engineering, BI Engineering o roles relacionados.

Muy buen manejo de SQL.Experiencia programando en Python u otro lenguaje orientado a procesamiento de datos.

Experiencia desarrollando procesos ETL/ELT y pipelines de datos.

Conocimientos de bases de datos relacionales y/o sistemas de almacenamiento analítico.

Experiencia trabajando con servicios de Cloud (AWS, Azure o GCP).

Conocimientos de modelado de datos y conceptos de Data Warehousing.

Experiencia utilizando herramientas de control de versiones, preferentemente Git.

Conocimientos de buenas prácticas de desarrollo, testing y documentación.⭐ Será un plus

Experiencia con Apache Spark / PySpark.

Experiencia con Airflow u otras herramientas de orquestación.

Conocimientos de dbt.

Experiencia con Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift o similares.

Conocimientos de arquitecturas Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse.

Experiencia con herramientas de streaming o procesamiento en tiempo real, como Kafka.

Conocimientos de CI/CD y prácticas de DevOps aplicadas a Data Engineering.

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.

Conocimientos de Data Governance y Data Quality.🤝 ¿Qué valoramos?

Además de los conocimientos técnicos, buscamos una persona que:Tenga capacidad de análisis y resolución de problemas.

Sea proactiva y tenga autonomía para llevar adelante iniciativas.

Pueda entender tanto los aspectos técnicos como las necesidades del negocio.

Tenga buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Sea organizada y orientada a la calidad.

Tenga curiosidad y ganas de aprender nuevas tecnologías.

Disfrute trabajar en equipos multidisciplinarios.