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¿Cuáles serán tus funciones?

- Diseñar e implementar pipelines de ingesta de datos desde distintas fuentes (APIs, bases operacionales, sistemas ERP, entre otros).
- Integrar nuevas fuentes de datos a la plataforma corporativa.
- Optimizar pipelines y procesos existentes para mejorar performance, eficiencia y escalabilidad.
- Diseñar e implementar modelos de datos analíticos optimizados para consumo de negocio.
- Desarrollar transformaciones de datos utilizando SQL, Python y PySpark.
- Colaborar en la evolución de la arquitectura Lakehouse y el modelo Medallion (Bronze, Silver, Gold).
- Implementar controles y frameworks de calidad de datos.
- Participar en iniciativas de automatización, gobernanza de datos y MLOps.
- Colaborar con equipos de BI, plataformas y producto para asegurar la disponibilidad y calidad de los datasets.

¿Cuál es el perfil que buscamos?

Formación

- Estudiante avanzado o graduado de carreras como Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o afines.

Experiencia

- Entre 2 y 4 años de experiencia en roles de Data Engineering, BI o desarrollo de ETL.
- Experiencia trabajando con plataformas cloud de datos (Azure, AWS o GCP).




- Experiencia construyendo y optimizando pipelines de datos en entornos productivos.

Conocimientos técnicos (excluyentes)

- SQL avanzado (CTEs, window functions, optimización de queries).
- Python para procesamiento y transformación de datos.
- Experiencia en diseño de procesos ETL/ELT.
- Modelado de datos dimensional (star schema).
- Uso de Git para versionado de código.
- Experiencia en procesamientos de realtime (trabajado en producción).

Conocimientos deseables

- Arquitecturas Data Lake / Lakehouse.
- Procesamiento streaming o real-time.
- Herramientas de orquestación de pipelines.
- Experiencia con plataformas como Databricks, Snowflake, BigQuery o Synapse.
- Experiencia integrando sistemas como SAP, otros ERP, CRM o APIs.
- Conocimientos de MLOps o arquitecturas de Machine Learning en producción.
- Procesamiento streaming o real-time (Kafka, Spark Streaming o equivalentes).
- Integración de servicios de AI/ML en pipelines de datos.

¿Qué te ofrecemos?

- Participar en la construcción y evolución de la plataforma de datos de la organización.
- Exposición a decisiones de arquitectura y tecnologías modernas.
- Trabajo colaborativo con equipos de BI, plataformas y producto.
- Modalidad mixta.

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