Objetivo del puesto:
Estamos en búsqueda de un Senior Python Developer para liderar y ejecutar la migración y modernización de nuestra arquitectura de procesamiento de datos y servicios ETL en el sector financiero.
En este rol no solo escribirás código productivo y escalable; serás pieza clave en la transformación digital de nuestros sistemas de información financiera, asegurando precisión, rendimiento y alta disponibilidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Requerimientos de Perfil:
- Experiencia: 5+ años de experiencia comprobable en desarrollo con Python.
- Domain Knowledge (Financiero): Experiencia previa en el sector financiero, fintech, banca o proyectos de pagos/transformación digital donde hayas manejado reglas de negocio complejas.
- ETL & Data Processing: Experiencia sólida en migración, construcción y optimización de ETLs/Pipelines de datos utilizando Python (Pandas, PySpark, Airflow, Polars o frameworks similares).
- Bases de Datos: Dominio avanzado de SQL (PostgreSQL, Oracle, SQL Server)
y tuning de consultas complejas para procesamiento de datos masivos.
- APIs & Microservicios: Creación e integración de APIs RESTful.
- Cloud & DevOps: Manejo de servicios Cloud (AWS, GCP o Azure), Docker y flujos de integración/despliegue continuo (CI/CD).
Deseables
- Conocimiento de herramientas de orquestación como Apache Airflow, Prefect o Dagster.
- Experiencia en arquitecturas orientadas a eventos (Kafka, RabbitMQ).
- Familiaridad con regulaciones del sector financiero (PCI-DSS, protección de datos, etc.).
Actividades Principales:
- Migración de Servicios: Diseñar, refactorizar y migrar pipelines y flujos ETL existentes (legacy) hacia arquitecturas modernas y optimizadas en Python.
- Diseño de Arquitectura: Desarrollar microservicios y APIs robustas con Python (FastAPI/Flask/Django) integradas a sistemas financieros.
- Optimización de Procesos: Mejorar el rendimiento de consultas y procesamiento masivo de datos financieros (transacciones, concilia
📌 PYTHON DEVELOPER (Ciudad de México)
🏢 Nova Solutions
📍 Ciudad de México
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