Descripción de la oferta
¡Multiplica, te estás buscando! Somos una consultora especializada en ofrecer las mejores oportunidades laborales al mejor talento digital del mercado.
Tenemos 25 años de experiencia reclutando a personas capacitadas, innovadoras y con ganas de crecer para nuestros clientes.
Actualmente colaboramos con empresas en LATAM, USA, Europa y África y contamos con talentos que trabajan presencialmente y/o remoto en diferentes partes del mundo. Nuestros talentos son los agentes de cambio que están creando las organizaciones del futuro. ¡Sé parte de este cambio!
Buscamos un Data Engineer Senior altamente capacitado para unirse a nuestro equipo en una fintech en crecimiento. Este rol es clave para el diseño, construcción y optimización de nuestra infraestructura de datos, asegurando la disponibilidad y confiabilidad de la información para la toma de decisiones estratégicas. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnologías modernas, colaborando estrechamente con equipos de ingeniería, analítica y producto para desarrollar soluciones escalables y eficientes.
Responsabilidades:
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos eficientes y escalables.
Implementar y administrar bases de datos relacionales (SQL, MySQL, PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB Atlas, Redis).
Desarrollar y optimizar procesos de ingesta, transformación y almacenamiento de datos en un entorno de Lakehouse utilizando Databricks.
Escribir código eficiente en Python, SQL y PySpark para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Diseñar estrategias de monitoreo y mejora del rendimiento para garantizar la integridad y disponibilidad de los datos.
Colaborar con equipos de desarrollo, ciencia de datos y analítica para proporcionar soluciones de datos óptimas.
Implementar mejores prácticas en la gobernanza de datos y cumplimiento normativo (GDPR, PCI-DSS, entre otros).
Requisitos Técnicos:
Experiencia sólida en bases de datos relacionales: SQL, MySQL, PostgreSQL.
Experiencia en bases de datos NoSQL, particularmente MongoDB Atlas y Redis.
Experiencia en arquitecturas de Data Lake y Lakehouse con Databricks.
Dominio de lenguajes de programación: Python, SQL y PySpark.
Experiencia en la optimización de consultas SQL y en el manejo de grandes volúmenes de datos.
Conocimiento en herramientas de orquestación de datos (Airflow, Prefect o similares).
Experiencia en entornos cloud (AWS, Azure o GCP) con enfoque en soluciones de datos.
Familiaridad con metodologías de desarrollo ágil y prácticas de CI/CD para entornos de datos.
Conocimiento en el modelado KIMBAL, Data Vault 2.0 y para bases de datos operativas.
Requisitos Adicionales:
Más de 2 años de experiencia en ingeniería de datos o roles similares.
Experiencia en el sector fintech o en industrias con grandes volúmenes de datos transaccionales.
Habilidades analíticas y capacidad para solucionar problemas complejos de datos.
Capacidad para trabajar de forma autónoma y en equipo en entornos dinámicos.
Excelentes habilidades de comunicación para colaborar con equipos multidisciplinarios.
Certificaciones en tecnologías relacionadas (Databricks, AWS Data Analytics, etc.) son un plus.
Beneficios de ley y superiores.
Días de vacaciones adicionales.
Beneficios de salud.
Trabajo bajo objetivos y flexibilidad de horario.
Aprendizaje continuo: acceso gratuito a cursos.
¡Muchos más!
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