Ingeniero De Datos Temporal

Nuestro Equipo de Trabajo
Trabajamos en un grupo con diferentes áreas de expertise y grados de experiencia, somos responsables de mejorar los procesos y la experiencia de nuestros productos y usuarios.
Le apostamos aMantener un buen ambiente de trabajo dentro del equipoCrear y compartir nuevas ideas que aportan valor al negocioAprender cosas nuevas, olvidar las que no aportan valor y mejorar constantemente aquellas que son prioritarias para el negocioColaborar estrechamente en el diseño, desarrollo y mejora de nuestros productos, servicios y procesos de manera eficiente para entregar una experiencia inolvidable a nuestros clientes internos y externosNo tener miedo cuando cometemos errores y a aprender de ellos rápidamente para crecer y mejorar como personas y como compañía
Como Ingeniero de Datos (Temporal), deberás ayudarnos a modernizar nuestra infraestructura actual, mitigar la deuda técnica, optimizar costos operativos e implementar las características más avanzadas del ecosistema de Databricks, todo bajo un marco estricto de estándares de desarrollo y aseguramiento de calidad (QA).
Actividades principales:
Modernización y Optimización: Auditar, refactorizar y limpiar pipelines de datos existentes para mejorar el rendimiento y reducir los costos de cómputo en la nube.Adopción Tecnológica: Diseñar e implementar soluciones utilizando las últimas características de Databricks (Unity Catalog, Delta Live Tables, Liquid Clustering y Computación Serverless).Estándares de Ingeniería de Software: Implementar mejores prácticas de desarrollo en datos, incluyendo control de versiones avanzado (Databricks Git Folders), modularización de código y revisión por pares (Pull Requests).Automatización y CI/CD: Diseñar y desplegar pipelines de integración y despliegue continuo utilizando Databricks Asset Bundles (DABs) o herramientas similares.Aseguramiento de Calidad (QA): Crear pruebas unitarias automatizadas y validaciones de calidad de datos para asegurar la confiabilidad de la información en nuestra arquitectura Medallion.
Si cumples con lo siguiente, aplica:
Mínimo 3 años de experiencia comprobable trabajando con Databricks y el framework de Apache Spark (PySpark / Spark SQL).Dominio profundo del formato Delta Lake (transacciones ACID, optimización, control de versiones de datos).Experiencia sólida aplicando prácticas de DevOps/DataOps a entornos de datos (Git, CI/CD, pruebas unitarias con pytest o similar).Fuerte entendimiento de modelado relacional, dimensional (Star Schema) y arquitectura Medallion.Experiencia trabajando con AWS.
Soft Skills que valoramos:
Mentalidad orientada a la eficiencia y reducción de costos.Atención al detalle y obsesión por la calidad del código (limpieza, documentación y orden).Capacidad para trabajar en equipo y proponer mejoras arquitectónicas proactivamente.