Data Engineer – Chile

Título profesional en áreas afines como Ingeniero en Computación o Ingeniero Civil. Desde 3 años de experiencia en cargos de ingeniería de datos o construcción de pipelines de datos. Manejo del ecosistema AWS (S3 / Athena (SQL Trino) / Glue (catálogo y jobs) / Lambda / ECS / DynamoDB / Apache Iceberg) (Excluyente). Dominio de Python y SQL avanzado. Conocimientos en bases de datos: MySQL, PostgreSQL, bases de datos en AWS (RDS / Aurora) y NoSQL (DynamoDB). Conocimientos en ingeniería de datos: Procesamiento distribuido (Spark, idealmente vía AWS Glue) y creación de pipelines ETL/ELT y su orquestación (EventBridge, Step Functions o similar). Asegurar la calidad, integridad y seguridad de los datos. Diseñar, construir y mantener pipelines de datos eficientes y escalables. Mantención y optimización del Data Lake corporativo. Automatizar procesos de ingesta, transformación y entrega de datos. Integrar y gestionar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes (estructuradas y no estructuradas). Implementar y gestionar herramientas de ETL/ELT para la transformación y carga de datos. Identificar áreas de mejora en los procesos de ingesta de datos y proponer soluciones innovadoras que impulsen la eficiencia operativa. Colaborar con equipos de ciencia de datos, analistas y otros stakeholders para entender sus necesidades y proporcionar soluciones técnicas. Diseño y construcción de pipelines de datos que simplifiquen y hagan eficiente el proceso completo: ingesta desde fuentes diversas, transformación, y almacenamiento en tablas Apache Iceberg sobre S3, catalogadas en AWS Glue y consultadas vía Athena. Automatización y orquestación: identificar oportunidades para automatizar la ingesta, transformación y entrega de datos, incluyendo su orquestación, monitoreo y alertamiento ante fallos. Documentación: documentar pipelines, modelos de datos y decisiones técnicas en la base de conocimiento del equipo, como parte del cierre de cada desarrollo, asegurando trazabilidad y conocimiento uniforme. Gobierno del dato: aplicar las políticas de calidad, clasificación y acceso definidas por el equipo, con especial cuidado en el tratamiento de datos personales y financieros.