Ingeniero(a) de Datos / DataOps

Requisitos

• 5+ años de experiencia en la carrera
• Inglés avanzado
• PostgreSQL
• Apache Flink
• Apache Airflow
• Terraform
• Apache Kafka
• Trino
• AWS
• Bitbucket
• Apache Iceberg
• Git

Habilidades deseadas

• CloudFormation
• Google Cloud Platform
• Ping Identity
• Redis
• DBT
• ArcadeDB
• Neo4j
• Ray
• AWS Glue
• Keycloak
• Dagster

Tareas y Responsabilidades

Acerca de la vacante

Buscamos un(a) Ingeniero(a) de Datos / DataOps para apoyar la implementación y evolución de la plataforma de DataOps del área de Analytics.

Será responsable de desarrollar, implementar y mantener la infraestructura necesaria para la ejecución de pipelines de datos por lotes y en tiempo real, además de diseñar pipelines escalables, resilientes y observables.

Responsabilidades principales

• Apoyar la implementación y evolución de la plataforma de DataOps del área de Analytics;
• Desarrollar, implementar y mantener la infraestructura para la ejecución de pipelines de datos por lotes y en tiempo real;
• Diseñar y evolucionar pipelines de datos escalables, resilientes y observables;
• Automatizar procesos de infraestructura utilizando Infrastructure as Code (IaC);
• Implementar y administrar cargas de trabajo en un entorno de AWS, preferiblemente con servicios gestionados;
• Colaborar con los equipos de Analytics e Infraestructura en la definición de arquitecturas, estándares y buenas prácticas;
• Monitorear, optimizar y garantizar la disponibilidad, seguridad y rendimiento de la plataforma de datos;
• Contribuir con propuestas de mejora continua para la arquitectura, herramientas y procesos.

Requisitos

• Título universitario completo en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Tecnología de la Información o áreas afines;
• Experiencia sólida con entornos de AWS;
• Conocimiento en arquitectura de plataformas de datos, observabilidad, automatización y buenas prácticas de DataOps;
• Conocimiento en Infrastructure as Code, utilizando Terraform y/o CloudFormation;
• Experiencia sólida con motores de consultas, como Trino;
• Bases de datos relacionales, especialmente PostgreSQL;
• Herramientas de streaming y procesamiento de datos en tiempo real, como Apache Kafka y Apache Flink;
• Herramientas de transformación de datos, como Glue y DBT;
• Arquitecturas basadas en Data Lake/Lakehouse y formatos de tabla como Apache Iceberg;
• Orquestación de pipelines utilizando Dagster, Apache Airflow o herramientas similares;
• Control de versiones con Git y Bitbucket.

Deseable

• Experiencia con computación distribuida utilizando Ray;
• Bases de datos NoSQL o especializadas, como Redis;
• Experiencia con bases de datos de grafos, como Neo4j, ArcadeDB o similares;
• Conocimiento en soluciones de identidad y gestión de acceso (Keycloak, Ping Identity o similares);
• Experiencia con estrategias de Recuperación ante Desastres (DR) en entornos multi-nube;
• Experiencia con Google Cloud Platform (GCP);
• Inglés avanzado.