Job Description
El equipo de HR Data Mart (HRDM) desarrolla y mantiene productos de datos e infraestructura de analítica de Recursos Humanos, proporcionando conjuntos de datos seguros, escalables y certificados para los Centros de Excelencia de RR.HH.
y líderes del área.
Alcance del Trabajo
Desarrollar y mantener pipelines de datos seguros y eficientes utilizando DBT, PySpark y aplicaciones en Python.
Construir infraestructura y herramientas para procesos ETL mediante Python, DBT, Terraform y servicios de AWS.
Implementar mejoras de procesos y pruebas de calidad de datos.
Monitorear pipelines y garantizar una disponibilidad del 99,5%.
Crear y mantener modelos de datos utilizados por equipos internos asociados.
Diseñar y desarrollar vistas semánticas y capas de ontología sobre modelos de dbt.
Desarrollar e implementar agentes de IA utilizando Snowflake Cortex Analyst y Cortex Search para casos de uso de Recursos Humanos.
Configurar y mantener conexiones mediante MCP (Model Context Protocol) entre Snowflake y herramientas internas de IA.
Requisitos Excluyentes
Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o disciplinas afines.
Experiencia avanzada en Snowflake, incluyendo:
Modelado de datos.
Diseño y construcción de Data Marts.
Diseño de Data Warehouses.
Experiencia con DBT para transformaciones de datos.
Dominio de Python,



incluyendo programación orientada a objetos y automatización de procesos de datos.
Experiencia con Apache Airflow.
Integración de APIs REST y procesos de ingesta de datos.
Consultas y optimización en Google BigQuery.
Manejo confiable de grandes volúmenes de datos y datos sensibles.
Procesamiento de datos en tiempo real.
Sólidos conocimientos de SQL y optimización avanzada de consultas.
Excelentes habilidades de documentación técnica.
Nivel avanzado de inglés, tanto oral como escrito.
Requisitos Deseables
Experiencia en diseño de capas semánticas o modelado semántico.
Conocimiento de Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) o tecnologías equivalentes orientadas a consultas sobre modelos de IA generativa.
Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o frameworks similares para exposición de contexto e integración de herramientas con IA.
Familiaridad con Prompt Engineering y Context Engineering para agentes basados en LLMs conectados a fuentes de datos certificadas.
¿Qué ofrecemos?
Salario dolarizado, liquidado en pesos según dólar BNA venta.Relación de dependencia con Capgemini.
Beneficios:
-Reintegro de gastos virtuales
-Cobertura médica OSDE
-Convenio con Megatlón
-Capacitaciones y descuentos en idiomas (CUI), entre otros
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📌 Data Engineer (Buenos Aires)
🏢 Capgemini
📍 Buenos Aires