Ingeniero de Datos TI
Hace 1 mes
Chile
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En Highdare buscamos incorporar a un/a Ingeniero/a de Datos, responsable de construir y mantener los flujos, pipelines e infraestructura que permiten disponibilizar datos confiables y de calidad para la organización.
Funciones Principales:
• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos (ETL/ELT).
• Modelar y optimizar estructuras de almacenamiento de datos.
• Integrar fuentes de datos internas y externas.
• Garantizar la calidad, trazabilidad y disponibilidad de los datos.
• Colaborar con equipos de análisis, ciencia de datos y negocio.
• Documentar procesos y arquitecturas de datos. Requisitos y Conocimientos Excluyentes:
• Titulado/a de Ingeniería Informática, Civil Industrial, Estadística, Matemática o afines.
• SQL avanzado.
• Programación en Python o Scala.
• Diseño y desarrollo de procesos ETL/ELT.
• Modelamiento de datos (relacional y dimensional).
• Bases de datos relacionales, nociones de NoSQL y manejo de Git. Deseables (No excluyentes):
• Orquestadores de flujos (Apache Airflow u otros).
• Plataformas cloud de datos (AWS Redshift, GCP BigQuery, Azure Synapse, Snowflake, Databricks).
• Procesamiento distribuido (Apache Spark), Docker/Kubernetes.
• Conceptos de Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse.
• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos (ETL/ELT).
• Modelar y optimizar estructuras de almacenamiento de datos.
• Integrar fuentes de datos internas y externas.
• Garantizar la calidad, trazabilidad y disponibilidad de los datos.
• Colaborar con equipos de análisis, ciencia de datos y negocio.
• Documentar procesos y arquitecturas de datos. Requisitos y Conocimientos Excluyentes:
• Titulado/a de Ingeniería Informática, Civil Industrial, Estadística, Matemática o afines.
• SQL avanzado.
• Programación en Python o Scala.
• Diseño y desarrollo de procesos ETL/ELT.
• Modelamiento de datos (relacional y dimensional).
• Bases de datos relacionales, nociones de NoSQL y manejo de Git. Deseables (No excluyentes):
• Orquestadores de flujos (Apache Airflow u otros).
• Plataformas cloud de datos (AWS Redshift, GCP BigQuery, Azure Synapse, Snowflake, Databricks).
• Procesamiento distribuido (Apache Spark), Docker/Kubernetes.
• Conceptos de Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse.