Encargado de diseñar, construir y mantener las tuberías de datos (pipelines) que alimentan el ecosistema analítico de Lulo Bank. Su misión es garantizar que los datos sean extraídos, transformados y cargados de manera eficiente, segura y oportuna. Colabora con los equipos de Data Science e Ingeniería para crear arquitecturas de datos robustas que permitan la toma de decisiones basada en información confiable y de alta calidad.
Responsabilidades
Desarrollo de ETL/ELT: Diseñar y automatizar procesos de extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes (APIs, bases de datos relacionales y NoSQL) hacia el Data Warehouse o Data Lake.
Arquitectura de Datos: Implementar y optimizar modelos de datos escalables (estrellas, copos de nieve o Data Vault) que faciliten el consumo de información.
Gestión de Big Data en AWS: Utilizar servicios como AWS Glue, EMR, Athena y Redshift para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos de forma productivo.
Calidad y Limpieza de Datos:
Implementar validaciones automáticas y procesos de limpieza para asegurar que la información sea precisa, consistente y cumpla con los estándares de gobierno de datos.
Orquestación de Workflows: Configurar y mantener orquestadores de flujos de trabajo (como Apache Airflow o AWS Step Functions) para garantizar la ejecución correcta de las tareas programadas.
Optimización de Consultas: Analizar y mejorar el rendimiento de procesos de procesamiento de datos y consultas SQL complejas para reducir costos y tiempos de ejecución.
Seguridad y Privacidad: Asegurar que los datos sean manejados bajo protocolos de cifrado y anonimización, cumpliendo con las regulaciones bancarias y de protección de datos personales.
Colaboración Técnica: Trabajar junto a los Data Scientists para preparar los datasets necesarios para modelos de Machine Learning y asegurar su puesta en producción.
Requisitos
Calificaciones
Título universitario: Profesional en Ingenier
📌 Semi Senior Data Engineer (Argentina)
🏢 Lulo bank
📍 Argentina
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