Buscamos un
Ingeniero de Datos Senior
con experiencia práctica y comprobable en
diseño, desarrollo, implementación y soporte de pipelines de datos end-to-end en ambientes productivos
.
La persona seleccionada será responsable de construir y operar soluciones robustas de ingeniería de datos, principalmente sobre
Google Cloud Platform (GCP)
, utilizando
Python y PySpark
para la extracción, ingesta, transformación y procesamiento de grandes volúmenes de información.
Si tienes experiencia llevando pipelines de datos desde su desarrollo hasta su operación en producción y te apasiona construir soluciones escalables y confiables, queremos conocerte
? Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar, implementar y dar soporte a
pipelines de datos end-to-end
en ambientes productivos.
- Desarrollar procesos de
extracción, ingesta, transformación y procesamiento de datos
utilizando Python y PySpark.
- Implementar y mantener soluciones de ingeniería de datos sobre
Google Cloud Platform (GCP)
.
- Trabajar con servicios de GCP como:
- BigQuery
- Cloud Composer / Airflow
- Cloud Storage
- Cloud Logging
- Dataproc
- Automatizar, monitorear y optimizar procesos de datos.
- Identificar, diagnosticar y resolver
incidentes y fallas en producción
.
- Participar en iniciativas de
optimización de pipelines, calidad de datos y desempeño
.
- Aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones mediante
GitHub y Bitbucket
.
- Colaborar con equipos técnicos y de negocio para atender requerimientos relacionados con el procesamiento y disponibilidad de datos.
- Documentar procesos, componentes, arquitecturas y soluciones desarrolladas.
✅ Requisitos indispensables
Experiencia
- 2+ años de experiencia práctica comprobable en Data Engineering.
- Experiencia reciente y práctica trabajando con
GCP, Python y pipelines de datos en ambientes productivos
.
- Experiencia en el
diseño, desarrollo, implementación y soporte de soluciones de datos end-to-end
.
- Inglés 100%
.
Conoci
📌 Ingeniero de Datos Senior | GCP, Python (Ciudad de México)
🏢 Ingeniosi
📍 Ciudad de México
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