Nos encontramos en búsqueda de un/a Data Engineer para incorporarse a un importante proyecto del sector Retail, participando en la evolución de una plataforma de datos, desarrollo de pipelines y soluciones Cloud e Inteligencia Artificial.
Buscamos profesionales con sólida experiencia técnica, autonomía y orientación a la calidad, consistencia y disponibilidad de la información.
Funciones principales
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ingesta y transformación de datos bajo arquitectura Medallion (Bronze, Silver y Gold).
Integrar nuevas fuentes de datos mediante cargas completas e incrementales.
Implementar procesos de deduplicación, validación y manejo de correcciones históricas.
Participar en la evolución y migración del Lakehouse hacia Google Cloud Storage, BigQuery y Cloud Run.
Desarrollar y mantener APIs de consulta e integración de datos.
Construir herramientas y servicios de acceso a datos para agentes de IA (AI Harness).
Implementar mecanismos de autenticación, autorización y control de acceso RBAC.
Garantizar la calidad, trazabilidad y actualización de la información.
Monitorear pipelines, diagnosticar incidentes y asegurar la continuidad operacional.
Colaborar con equipos de desarrollo, Data Science y áreas de negocio.
Requisitos obligatorios
Experiencia sólida en Python, incluyendo desarrollo de código con pruebas automatizadas.
Dominio de SQL avanzado: CTE, Window Functions y agregaciones complejas.
Experiencia en modelado dimensional: tablas de hechos, dimensiones, granularidad e idempotencia.
Experiencia en procesos ETL/ELT, cargas incrementales, deduplicación y tratamiento de correcciones retroactivas.
Experiencia productiva con orquestadores como Dagster, Airflow, Prefect o similares.
Conocimientos en integración de bases de datos relacionales y sus drivers.
Experiencia desarrollando APIs e implementando mecanismos de autenticación, autorización y RBAC.
Manejo de Git, Pull Requests, CI y Docker.
Capacidad de análisis, autonomía y resolución de problemas.
Conocimientos deseables
Google Cloud Platform: Cloud Storage, BigQuery, Cloud Run e IAM.
DuckDB, Parquet y arquitecturas Data Lakehouse.
Integraciones con SAP, Oracle, SQL Server y MongoDB.
Experiencia con MCP (Model Context Protocol), Function Calling o herramientas de IA.
Conocimientos de FinOps y optimización de costos Cloud.
Experiencia en retail o plataformas de datos transaccionales.
