Buscamos un/a Data Engineer con 3-5 años de experiencia para diseñar y construir la infraestructura de datos de la compañía, integrando fuentes de información, estructurando modelos de datos y habilitando el acceso para análisis y desarrollo de productos digitales. El rol es clave para iniciativas de analytics avanzado, automatización e IA, trabajando transversalmente con equipos de Producto, Tecnología y Negocio.
Por qué aplicar
Atractivo para profesionales que buscan un desafío en diseño y construcción de infraestructura de datos en un entorno dinámico.
Descripción del puesto
Nos encontramos en la búsqueda de un/a Data Engineer para sumarse al equipo de Data Management. La posición tendrá un rol central en el diseño y construcción de la infraestructura de datos de la compañía, siendo responsable de integrar múltiples fuentes de información, estructurar modelos de datos y habilitar el acceso a la información para análisis, automatización y desarrollo de productos digitales. Se trata de un rol clave en la evolución tecnológica de Criteria, con impacto directo en iniciativas estratégicas como analytics avanzado, automatización de procesos, portales para clientes e inteligencia artificial. Trabajará de forma transversal con equipos de Producto, Tecnología, Operaciones y áreas de negocio, contribuyendo a la construcción de una plataforma de datos escalable y robusta. Principales Responsabilidades: - Arquitectura de datos: - Diseñar y mantener la arquitectura de datos de la compañía. - Definir modelos de datos escalables (clientes, cuentas, holdings, transacciones, precios). - Estructurar bases de datos optimizadas para analítica y aplicaciones. - Integración de datos (ETL / ELT): - Construir pipelines de ingestión y transformación de datos. - Integrar información desde APIs, archivos y sistemas externos (plataformas financieras, bancos, etc.). - Automatizar procesos de carga y actualización de datos. - Transformación y calidad de datos: - Diseñar datasets consistentes y confiables para analytics. - Implementar procesos de validación y control de calidad de datos. - Documentar estructuras y flujos de información. - Performance y optimización: - Optimizar consultas SQL y estructuras de bases de datos. - Diseñar índices, particiones y estrategias de eficiencia. - Gestionar grandes volúmenes de información. - APIs y servicios de datos: - Desarrollar APIs para exponer datos a aplicaciones internas y portales web. - Trabajar en conjunto con equipos de desarrollo frontend y backend. - Automatización y monitoreo: - Automatizar pipelines y procesos recurrentes. - Implementar monitoreo, alertas y seguimiento de procesos críticos. Requisitos Excluyentes: - SQL avanzado - Python - Experiencia en construcción de pipelines de datos (ETL / ELT) - Experiencia con bases de datos relacionales (MySQL, SQL Server o PostgreSQL) - Experiencia integrando múltiples fuentes de datos (APIs, archivos, sistemas externos) Deseables (muy valorados): - Herramientas de orquestación (Airflow, Prefect) - Modelado de datos (Data Warehouse / Data Lake) - Experiencia trabajando con APIs (REST) - Experiencia en entornos cloud (GCP, AWS o Azure) - Conocimiento de herramientas como dbt - Experiencia en industria financiera / fintech Experiencia Requerida: - Entre 3 y 5 años en roles de Data Engineering o similares - Experiencia trabajando con datos complejos y múltiples fuentes - Experiencia en automatización de procesos de datos Perfil Buscado: Buscamos una persona: - Estructurada, ordenada y con fuerte foco en calidad de datos - Con autonomía técnica y capacidad de toma de decisiones - Orientada a resolver problemas complejos - Con mentalidad de construcción y escalabilidad - Capaz de trabajar de forma transversal con equipos técnicos y de negocio Beneficios: - Almuerzo cubierto los días de trabajo presencial. - Cobertura médica OSDE. - Día de cumpleaños libre. - Descuentos en comercios, gimnasios y más beneficios corporativos. - Excelente clima laboral en un entorno profesional y colaborativo.
Responsabilidades
- Diseñar y mantener la arquitectura de datos de la compañía.
- Definir modelos de datos escalables (clientes, cuentas, holdings, transacciones, precios).
- Estructurar bases de datos optimizadas para analítica y aplicaciones.
- Construir pipelines de ingestión y transformación de datos.
- Integrar información desde APIs, archivos y sistemas externos (plataformas financieras, bancos, etc.).
- Automatizar procesos de carga y actualización de datos.
- Diseñar datasets consistentes y confiables para analytics.
Skills requeridas
SQL avanzadoPythonConstrucción de pipelines de datos (ETL / ELT)Bases de datos relacionales (MySQL, SQL Server o PostgreSQL)Integración de múltiples fuentes de datos (APIs, archivos, sistemas externos)EstructuradaOrdenadaFuerte foco en calidad de datosAutonomía técnicaCapacidad de toma de decisionesOrientada a resolver problemas complejos
Beneficios
- Almuerzo cubierto los días de trabajo presencial.
- Cobertura médica OSDE.
- Día de cumpleaños libre.
- Descuentos en comercios, gimnasios y más beneficios corporativos.
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