Data Engineer - CL
Full TimeJob Overview
El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y de negocio.
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Key Responsibilities
Foco del rol:
Rediseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta y procesamiento de data de nuestros Partners de Travel:
- La primera mision es construir e implementar observabilidad y monitoreo de calidad en los procesos de ingesta de la data de partners.
- La segunda es asegurar un diseño optimo de los flujos de datos para tener un minimo costo de run, y asegurar un ownership claro junto con fuentes de la verdad únicas e inequívocas. Con esto se espera reducir la carga operativa, dar autonomia a los equipos de negocio y habilitar valor a los equipos de producto que construyen sobre estos datos.
Responsabilidades:
Construir de Pipelines de Calidad: Desarrollar scripts y procesos automatizados de auditoría de datos en BigQuery que certifiquen la completitud, coherencia y consistencia de lo datos, y alerten oportunamente cuando sea necesario
Diseñar y optimizar Pipelines de Ingesta: Diseñar y mejorar los pipelines que extraen data cruda desde los diferentes puntos de entrada de los partners (API, STFP, etc) o plataformas de orquestación hacia el Data Lake para analítica avanzada.
Automatizar alertas: Configurar flujos de monitoreo automatizados que detengan flujos de sincronización de audiencias anómalas o vacías.
Skills, Knowledge and Expertise
Skills excluyentes:
- Dominio de SQL
- Componentes Cloud (GCP)
- Familiaridad con prácticas DevOps
- Ingeniería de Prompt
- Arquitectura Medallion
- Entendimiento de prácticas de Gobierno de datos y Compliance
- Dominio de Python
- Optimización de queries
- API & Servicios
- Familiaridad con herramientas de visualización: Looker Studio - Grafana
Soft Skills:
Comunicación:
Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
Colaboración:
Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
Resolución de problemas:
Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
Mentoring:
Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
Pensamiento crítico:
Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
Aprendizaje continuo:
Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
Entendimiento de negocio:
Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor