Data Engineer

Data Engineer
- Remoto (Múltiples locaciones) Department: Operations Employment Type: Full Time

Location:
Chile Description El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos, habilitando a que la organización avance hacia una cultura Data-Driven respaldada en datos. Su misión es diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables que garanticen la disponibilidad oportuna, limpieza, seguridad y estructura de la información para analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos. Esta oportunidad está abierta inicialmente para Chile, Colombia, Argentina, Perú, Brasil, Ecuador. Responsabilidades Diseñar y mantener pipelines de datos confiables y escalables: Asegura la calidad, integridad y disponibilidad de la información para negocio y analítica.
• Indicadores de éxito: Porcentaje de disponibilidad de pipelines, tiempo promedio de recuperación ante fallas y nivel de satisfacción de usuarios internos respecto a la disponibilidad y confiabilidad de datos. Optimizar el procesamiento, almacenamiento y uso de datos: Reduce tiempos y costos (FinOps) maximizando el valor de la información.
• Indicadores de éxito: Reducción de costos de infraestructura (costo/GB procesado o almacenado), reducción en tiempos promedio de ejecución de procesos o queries, y aumento en la eficiencia del consumo de datos (tiempo de entrega vs. demanda). Aplicar políticas de gobernanza de datos: Garantiza estándares de calidad, nomenclatura, catalogación y madurez para asegurar orden y trazabilidad.
• Indicadores de éxito: Porcentaje de datasets catalogados en el catálogo corporativo, porcentaje de cumplimiento de nomenclaturas, índice de calidad de datos y porcentaje de datasets basados en arquitectura Medallion. Monitorear y evolucionar pipelines y sistemas de datos: Mantiene la confiabilidad, resiliencia y adaptación del sistema ante nuevas necesidades.
• Indicadores de éxito: Reducción en número y severidad de incidentes reportados, porcentaje de cumplimiento de SLAs en performance/disponibilidad, y velocidad de adaptación (tiempo promedio en implementar mejoras). Requisitos Técnicas:
• SQL: Diseño de queries eficientes, con nomenclatura clara, uso de metadata y patrones de calidad.
• Componentes Cloud (GCP): Uso de servicios core (BigQuery, Dataform, Cloud Storage, Cloud Run) para levantar infraestructura escalable, segura y costo-eficiente.
• DevOps: Uso de GitLab, Terraform y CI/CD.
• Ingeniería de Prompt: Diseño y optimización de prompts para integrar IA generativa en flujos de datos y automatizaciones.
• Arquitectura Medallion: Diseño y estandarización de capas Bronze/Silver/Gold, incluyendo criterios de promoción entre capas.
• Gobierno de Datos y Compliance: Operativización de políticas de gobernanza (nomenclatura, catalogación, calidad), control de accesos por roles/IAM y policy tags, asegurando el apego a GDPR, LGPD, ISO y normativas locales. Personales:
• Comunicación: Adaptación de mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso a nivel estratégico.
• Colaboración: Cooperación transversal con distintos roles y squads para fomentar sinergia y resolución conjunta.
• Resolución de problemas: Liderazgo de soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos.
• Mentoring: Guía a colegas en prácticas de ingeniería de datos para el desarrollo profesional del equipo.
• Pensamiento crítico: Evaluación de decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos.
• Aprendizaje continuo: Promoción de una cultura de aprendizaje e integración de nuevas prácticas y herramientas.
• Entendimiento de negocio: Conexión de modelos y pipelines con el journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto, priorizando el backlog según valor. Modalidad Lo que te

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