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Data Engineer Semi Senior

Ready

WorldwideremotePosted 6 days ago
Ready logo

Skill Required

Data-EngineerData-AnalystETL-DeveloperMid-Level-Data-EngineerData Engineerdata engineeringGCPEngineeringanalyticsBigQueryTestNGPythonCloudAPIsSQLFulltime

Key highlights

  • Experiencia mínima de 3 años en Data Engineering
  • Dominio de Google Cloud Platform (BigQuery, Dataform, Pub/Sub, Cloud Storage)

Role overview

Buscamos un Data Engineer con sólida experiencia en el ecosistema de Google Cloud Platform, capaz de diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables. El rol implica trabajar en proyectos de implementación donde la calidad, trazabilidad y eficiencia del dato son prioridad.

Responsibilities

  • Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos confiables y escalables utilizando las herramientas del ecosistema Google Cloud Platform.
  • Integrar diversas fuentes de datos mediante el consumo y exposición de APIs REST, garantizando la correcta ingestión y disponibilidad de la información.
  • Gestionar y transformar datos en la nube utilizando BigQuery, Dataform y Cloud Storage, asegurando consistencia, calidad y rendimiento en cada capa del modelo de datos.
  • Implementar flujos de mensajería y procesamiento de eventos en tiempo real a través de Pub/Sub, coordinando la orquestación entre servicios.
  • Documentar los procesos, arquitecturas de datos y decisiones técnicas para garantizar la mantenibilidad y transferencia de conocimiento en el equipo.
  • Colaborar con equipos de Analytics, Ingeniería y Producto para comprender los requerimientos de negocio y traducirlos en soluciones de datos eficientes.

Requirements

  • Experiencia mínima de 3 años en roles de Data Engineering, con participación activa en proyectos de implementación de pipelines en entornos productivos.
  • Dominio de Google Cloud Platform, incluyendo BigQuery, Dataform, Pub/Sub y Cloud Storage como componentes principales del stack de datos.
  • Sólido manejo de Python para el desarrollo de scripts de transformación, automatización de procesos y consumo de APIs.
  • Capacidad avanzada en SQL para modelado, consultas complejas, optimización de queries y construcción de modelos analíticos en BigQuery.
  • Experiencia en integración con APIs REST: autenticación, paginación, manejo de errores y normalización de datos provenientes de distintas fuentes.
  • Conocimiento de buenas prácticas de ingeniería de datos: versionado de código, testing de pipelines, gestión de dependencias y documentación técnica.

Additional details

  • Originally posted on Himalayas

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