Keppri

Ingeniero de Datos

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About the role

  • Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT (batch y/o streaming) para ingestión, transformación y publicación de datos
  • Implementar y mantener modelos de datos en data lake / data warehouse (modelos dimensionales, data marts, capas bronze/silver/gold)
  • Optimizar performance de consultas y procesos (particionado, clustering, manejo eficiente de archivos/tablas)
  • Asegurar calidad de datos (validaciones, reconciliaciones, reglas de negocio, monitoreo de pipelines)
  • Implementar linaje, catálogo y documentación de datasets, definiendo estándares de nombres y metadatos
  • Gestionar accesos y seguridad de datos (principio de mínimo privilegio, cifrado, clasificación de datos sensibles)
  • Monitorear pipelines y plataformas, gestionar incidentes y establecer SLAs/controles operativos
  • Automatizar despliegues con CI/CD e Infraestructura como Código cuando aplique
  • Levantar requerimientos con áreas de negocio (canales, riesgo, finanzas, operaciones) y traducirlos a soluciones de datos
  • Colaborar con analistas/DS/BI para habilitar datasets confiables y reutilizables

Requirements

  • +3 a 5 años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos
  • Experiencia comprobada en sector bancario/financiero (datos transaccionales, auditoría, calidad, trazabilidad)
  • Dominio de SQL avanzado (optimización, ventanas, CTEs, modelado)
  • Experiencia con al menos una tecnología de procesamiento: Spark / PySpark (deseable fuerte) o Python para procesamiento (pandas) en pipelines orquestados
  • Experiencia con herramientas de orquestación: Airflow, Prefect, Dagster u otras
  • Manejo de data warehouse/lakehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Synapse (según stack)
  • Conocimiento de formatos y almacenamiento: Parquet/ORC, particionado, compresión (Deseable) Delta Lake / Iceberg / Hudi
  • Experiencia con control de versiones Git y prácticas de entrega continua (CI/CD deseable)
  • Buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos
  • Deseables (no excluyentes) Streaming y mensajería: Kafka/Kinesis/PubSub
  • Nube (ideal AWS): S3, Glue, Athena, EMR, Redshift, Lake Formation (o equivalentes)
  • Data quality frameworks: Great Expectations, Deequ u otros
  • Conocimiento de regulaciones/procesos bancarios: conciliaciones, riesgo, AML/KYC, reportes, auditoría
  • Experiencia con herramientas de catálogo/linaje: DataHub, Collibra, Amundsen, OpenMetadata
  • Modelado orientado a analítica: Kimball, Data Vault (deseable)
Benefits
  • Salario competitivo acorde a tu experiencia
  • Desarrollo profesional : apoyo para formación continua y certificaciones
  • Bonificaciones por desempeño
  • Un ambiente centrado en tu crecimiento humano y profesional
  • Proyectos retadores con impacto real en banca y transformación digital
Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills & Tools
ETLELTSQLSparkPySparkPythonAirflowSnowflakeBigQueryData modeling
Soft Skills
collaborationcommunicationproblem-solvingincident managementrequirements gathering