Ingeniero/a de Datos Senior - Quito Ecuador
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¿Qué encontrarás?
Retos técnicos y personales que te mantendrán en constante crecimiento.🤝 Un equipo conectado, enfocado en tu bienestar físico y mental.
Cultura de mejora continua, fresca y colaborativa, con oportunidades de aprendizaje y gente dispuesta a apoyarte.
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¿Qué buscamos?
Un Ingeniero/a de Datos Senior que lidere el diseño y desarrollo de soluciones de datos robustas, escalables y eficientes en entornos OnPremise y Big Data en la nube.
Este rol tiene un impacto clave no solo en la entrega técnica, sino también en la mejora continua del equipo, desbloqueando limitantes técnicas y de proceso con propuestas sólidas y bien fundamentadas.
Responsabilidades clave
Diseñar y desarrollar soluciones de datos alineadas a la arquitectura y visión del negocio.
Construir y desplegar productos de datos (ETLs, ELTs, APIs) eficientes y escalables.
Garantizar calidad, rendimiento y buenas prácticas mediante DataOps, testing y Clean Code.
Resolver incidencias complejas y proponer mejoras técnicas de largo plazo.
Acompañar al equipo mediante programación en pares, mentoría y onboarding técnico.
Conocimientos técnicos requeridos
Arquitectura y Modelado de Datos
Modelamiento de bases de datos relacionales y no relacionales.
Diseño y construcción de:
Data Warehouse
Datamarts
Data Lake / Lakehouse
Data Mesh
Data Fabric
Arquitecturas orientadas a eventos.
Diseño y desarrollo de APIs orientadas a soluciones de datos, seguras y eficientes.
Big Data & Cloud
Dominio de tecnologías Cloud para soluciones Big Data (AWS, Azure, GCP).
Construcción de ETLs y ELTs con grandes volúmenes de datos.
Procesamiento batch y streaming.
Sistemas de ficheros distribuidos: Hadoop, HDFS, Spark.
Enfoques emergentes de gestión de datos (Data Mesh, Data Fabric).
Procesamiento y Streaming
Apache Spark (SQL y Python) / PySpark.
Apache Kafka.
Apache Flink.
Calidad, DataOps y MLOps
Estrategias de testing de datos (funcionales y no funcionales).
Buenas prácticas de desarrollo (Clean Code).
Dominio de marcos ágiles.
Implementación de estrategias DataOps y MLOps.
Herramientas y lenguajes
Bases de datos
Relacionales: Oracle, SQL, Postgres.
NoSQL: MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Neo4J.
ETL / Pipelines
OnPremise: SSIS, Pentaho (Kettle), SAP Data Services, Talend.
Cloud: Azure Data Factory, AWS Glue, DataFlow, Stratio.
Big Data
Apache Spark (SQL, Python).
PySpark.
Kafka, Flink.
Otros
Control de versiones.
CI/CD y orquestación.
Lenguajes: Scala o Java.
¡PRESENTATE y sé parte de esta historia!
Condiciones
Contrato a término indefinido ¡Queremos relaciones a largo plazo y que seas parte de nuestra familia por mucho tiempo!
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