Data Enginner - Remoto (Múltiples locaciones)

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.

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).

**Técnicas:

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1. SQL: Diseño de queries eficientes, con nomenclatura clara, uso de metadata y patrones de calidad.

2. Componentes Cloud (GCP): Uso de servicios core (BigQuery, Dataform, Cloud Storage, Cloud Run) para levantar infraestructura escalable, segura y costo-eficiente.

3. DevOps: Uso de GitLab, Terraform y CI/CD.

4. Ingeniería de Prompt: Diseño y optimización de prompts para integrar IA generativa en flujos de datos y automatizaciones.

5. Arquitectura Medallion: Diseño y estandarización de capas Bronze/Silver/Gold, incluyendo criterios de promoción entre capas.

6. 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:

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1. Comunicación: Adaptación de mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso a nivel estratégico.

2. Colaboración: Cooperación transversal con distintos roles y squads para fomentar sinergia y resolución conjunta.

3. Resolución de problemas: Liderazgo de soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos.

4. Mentoring: Guía a colegas en prácticas de ingeniería de datos para el desarrollo profesional del equipo.

5. Pensamiento crítico: Evaluación de decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos.

6. Aprendizaje continuo: Promoción de una cultura de aprendizaje e integración de nuevas prácticas y herramientas.

7. 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.

Lo que te ofrecemos:

🌎 Modalidad 100% Remota.

✨ Contrato Contractor con proyección a largo plazo

⏳ +15 Días libres pagos para asegurar tu descanso y equilibrio laboral.

📚 Programas de formación continua.

En el marco de nuestro compromiso con la inclusión, la siguiente vacante está abierta en el marco de la ley 21.015.