Data Engineer Semi Senior

+3 años de experiencia en ingeniería de datos o desarrollo con foco en integración de datos. Experiencia sólida en Python y SQL avanzado. Experiencia trabajando en ecosistemas AWS: S3, Glue, Redshift, Lambda, Step Functions, Athena, EMR. Experiencia en construcción de pipelines ETL/ELT. Manejo de herramientas de orquestación (Airflow o AWS Step Functions). Conocimientos en modelado de datos (relacional, normalización y desnormalización). Experiencia en integración de múltiples fuentes de datos. Conocimientos en calidad de datos, monitoreo y trazabilidad (data lineage). Manejo de Git y flujos de trabajo colaborativos. Experiencia trabajando con metodologías ágiles.

Perfil Semi Senior con buena autonomía y capacidad de ejecución. Fuerte orientación a calidad de datos y eficiencia en procesos. Pensamiento analítico y foco en resolución de problemas. Capacidad para trabajar en entornos dinámicos y colaborativos. Mentalidad de mejora continua y buenas prácticas.

Diseñar, desarrollar e implementar pipelines de datos robustos y escalables (batch y streaming). Construir procesos de ingesta, transformación y carga (ETL/ELT) desde múltiples fuentes de datos. Integrar sistemas heterogéneos (bases de datos, APIs, archivos) mediante flujos automatizados. Asegurar la correcta alimentación de data lakes y data warehouses.

Construir y mantener la infraestructura de datos en AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda, Step Functions, Athena, EMR). Garantizar disponibilidad, performance y escalabilidad de las soluciones implementadas. Colaborar en la definición de arquitecturas de datos modernas en la nube.

Aplicar técnicas de limpieza, validación y estandarización de datos. Implementar controles de calidad, monitoreo y data lineage. Optimizar consultas SQL, pipelines y uso de recursos. Monitorear tiempos de carga, volúmenes y errores en producción.

Documentar pipelines, modelos de datos y arquitecturas. Promover buenas prácticas de ingeniería de datos. Trabajar con versionado de código (Git) y procesos colaborativos.

Trabajar junto a Data Analysts, Data Scientists y stakeholders de negocio. Traducir requerimientos funcionales en soluciones técnicas. Participar en ceremonias ágiles (Scrum / Kanban).