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Un Ingeniero de datos Senior con experiencia mínima de 3 años liderando el ciclo de vida de soluciones de información de alto impacto. Tu perfil destaca por un dominio técnico excepcional en optimización de bases de datos, arquitecturas Big Data y ecosistemas Cloud, junto con la capacidad de diseñar modelos robustos como Data Mesh y Lakehouse Buscamos a un experto que no solo ejecute, sino que garantice la eficiencia y legibilidad del código mediante prácticas de Clean Code, impulsando la excelencia técnica en ambientes OnPremise y nube.
Realizar el diseño de ingeniería de soluciones de datos alineadas a la visión de Arquitectura, asegurando altos estándares de eficiencia y escalabilidad.
Desarrollar y desplegar productos de datos complejos (ETLs, ELTs, APIs) utilizando herramientas de vanguardia y aplicando principios de Clean Code.
Aplicar estrategias de validación y testing orientado a datos para verificar rigurosamente criterios funcionales y no funcionales.
Liderar iniciativas de mejora continua, identificando proactivamente oportunidades para optimizar productos y procesos de desarrollo.
Participar en tareas de programación en pares y revisiones técnicas para elevar la calidad del desarrollo dentro de todo el equipo.
Resolver incidencias en ambientes de estabilización y proponer soluciones estructurales a largo plazo para evitar su recurrencia.
Diseñar componentes genéricos, plantillas y lógicas reutilizables que aceleren el time-to-market de los nuevos desarrollos.
Formación: Profesional graduado en Ingeniería de Sistemas, Computación, Electrónica o carreras afines con enfoque en gestión de datos.
Experiencia: Más de 3 años de experiencia comprobable en análisis, diseño y despliegue de soluciones Big Data y bases de datos relacionales/NoSQL. Experiencia sólida en resolución de conflictos, negociación y exposición de conceptos técnicos a perfiles de negocio.
Motores de Base de Datos: Oracle, SQL Server, Postgres y NoSQL (MongoDB, Cassandra, ElasticSearch).
Ecosistemas Big Data: Apache Spark (SQL/Python), PySpark, Hadoop, HDFS, Kafka y Flink.
Cloud Computing: Dominio de AWS, Azure (Data Factory) y Google Cloud Platform (DataFlow).
Arquitecturas Modernas: Datawarehouse, Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric y Arquitecturas orientadas a eventos.
Herramientas ETL: SSIS, Pentaho, Talend, AWS Glue y STRATIO.
Desarrollo y DevOps: Lenguajes Scala o Java, diseño de APIs, herramientas de CI/CD y control de versiones.
Metodologías: Marcos de trabajo Ágiles y estrategias DataOps / MLOps.
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