B&B Consultores busca un Data Engineer para una startup tecnológica en expansión en CABA. El rol es híbrido y se enfoca en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos para habilitar modelos de IA aplicados al agro.
Atractivo para Data Engineers con experiencia en Python y SQL, que buscan trabajar en una startup tecnológica en expansión en modalidad híbrida.
¡Atención Buenos Aires! Seleccionamos Data Engineer para startup tecnológica en expansión, enfocada en el desarrollo de productos digitales con base en inteligencia artificial. Modalidad de trabajo: Híbrido (1 día presencial en CABA). ¿Qué desafíos te esperan? Ser parte de la construcción y evolución de la plataforma de datos que habilita modelos de AI aplicados al agro. Vas a tener un rol clave diseñando, desarrollando y manteniendo pipelines robustos, escalables y confiables, que alimentan productos y decisiones en tiempo real. Principales responsabilidades: - Diseñar, construir y mantener data pipelines (batch, incremental y near real-time). - Desarrollar y evolucionar arquitecturas tipo lakehouse y feature stores. - Garantizar calidad, disponibilidad y confiabilidad de los datos end-to-end. - Implementar prácticas de testing, versionado y observabilidad de datos. - Optimizar performance y costos en entornos cloud. - Colaborar con equipos de producto y data science para habilitar casos de uso de AI. Requisitos: - Experiencia en Python para desarrollo de pipelines productivos. - SQL avanzado y modelado analítico (series temporales, agregaciones, dimensiones). - Experiencia en cloud data warehousing (idealmente BigQuery). - Conocimiento en diseño de pipelines batch e incrementales. - Experiencia con herramientas de orquestación (Airflow, dbt, Dataform o similares). - Manejo de grandes volúmenes de datos (TB+). - Conocimientos en testing de pipelines y data quality. - Experiencia en observabilidad de datos. Se valorará: - Conocimientos en procesamiento geoespacial (H3, S2, raster/vector). - Experiencia con datos satelitales. - Feature stores (online/offline). - Streaming o pipelines near real-time. - Experiencia trabajando con equipos de ML/AI.