Data Engineer Senior / Semi Senior

Buscamos un/a profesional con experiencia comprobable en el uso y tratamiento de datos. Nos interesa alguien con criterio técnico para transformar requerimientos en soluciones funcionales, y con enfoque en calidad, mantenibilidad y seguridad. Lenguajes de programación intermedio a avanzado , con foco en Python y Spark . Conocimiento intermedio en IaC , especialmente Terraform , y buenas prácticas de versionamiento con GitHub/GitLab . Conocimiento avanzado en SQL y uso de bases de datos . Conocimiento intermedio de GCP y herramientas como Airflow , Cloud Run , Cloud Composer , BigQuery (u otros servicios equivalentes). Conocimiento avanzado en herramientas para ETL/ELT . Comunicación efectiva para coordinar con equipos técnicos y no técnicos, transmitiendo avances, riesgos y decisiones. Mentalidad de ownership : resolver problemas, proponer mejoras y asegurar estabilidad de los procesos. Orientación a calidad : validación de datos, control de versiones, y cuidado del rendimiento y la trazabilidad. Modalidad de trabajo: full time e híbrida (idealmente 3 días presenciales y 2 días remotos), conforme a la dinámica del proyecto. Diseñar, construir y mantener pipelines de datos para ingestión, transformación y publicación. Desarrollar integraciones entre sistemas para asegurar flujos confiables de datos. Implementar modelado de datos orientado a casos de uso analíticos y operativos. Aplicar prácticas de ETL/ELT con foco en eficiencia, rendimiento y confiabilidad. Orquestar y gestionar ejecuciones con herramientas como Airflow y servicios de orquestación en GCP . Trabajar con servicios cloud (por ejemplo, Cloud Run, Cloud Composer, BigQuery y otros componentes de GCP) para despliegues y operación. Gestionar infraestructura y despliegues mediante IaC (por ejemplo, Terraform). Mantener el control de versiones con GitHub/GitLab , asegurando flujos de trabajo colaborativos y revisiones. Optimizar consultas y estructuras en SQL y bases de datos, asegurando performance y consistencia. Colaborar con el equipo para evolucionar la arquitectura de datos, documentar decisiones y asegurar buenas prácticas.