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Data Engineer - Temporal

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Data Engineer - Temporal

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Nuestro Equipo de Trabajo

Trabajamos en un grupo con diferentes áreas de expertise y grados de experiencia, somos responsables de mejorar los procesos y la experiencia de nuestros productos y usuarios

Le apostamos a:

  • Mantener un buen ambiente de trabajo dentro del equipo

  • Crear y compartir nuevas ideas que aportan valor al negocio

  • Aprender cosas nuevas, olvidar las que no aportan valor y mejorar constantemente aquellas que son prioritarias para el negocio

  • Colaborar estrechamente en el diseño, desarrollo y mejora de nuestros productos, servicios y procesos de manera eficiente para entregar una experiencia inolvidable a nuestros clientes internos y externos

  • No tener miedo cuando cometemos errores y a aprender de ellos rápidamente para crecer y mejorar como personas y como compañía

ComoData Engineer - Temporaldeberás ayudarnos a modernizar nuestra infraestructura actual, mitigar la deuda técnica, optimizar costos operativos e implementar las características más avanzadas del ecosistema de Databricks, todo bajo un marco estricto de estándares de desarrollo y aseguramiento de calidad (QA).

Actividades principales:

  • Modernización y Optimización: Auditar, refactorizar y limpiar pipelines de datos existentes para mejorar el rendimiento y reducir los costos de cómputo en la nube.

  • Adopción Tecnológica: Diseñar e implementar soluciones utilizando las últimas características de Databricks (Unity Catalog, Delta Live Tables, Liquid Clustering y Computación Serverless).

  • Estándares de Ingeniería de Software: Implementar mejores prácticas de desarrollo en datos, incluyendo control de versiones avanzado (Databricks Git Folders), modularización de código y revisión por pares (Pull Requests).

  • Automatización y CI/CD: Diseñar y desplegar pipelines de integración y despliegue continuo utilizandoDatabricks Asset Bundles (DABs) o herramientas similares.

  • Aseguramiento de Calidad (QA): Crear pruebas unitarias automatizadas y validaciones de calidad de datos para asegurar la confiabilidad de la información en nuestra arquitectura Medallion.

Si cumples con lo siguiente, aplica:

  • Mínimo 3 años de experiencia comprobable trabajando conDatabricks y el framework deApache Spark (PySpark / Spark SQL).

  • Dominio profundo del formatoDelta Lake (transacciones ACID, optimización, control de versiones de datos).

  • Experiencia sólida aplicando prácticas de DevOps/DataOps a entornos de datos (Git, CI/CD, pruebas unitarias conpytest o similar).

  • Fuerte entendimiento de modelado relacional, dimensional (Star Schema) y arquitectura Medallion.

  • Experiencia trabajando con AWS.

Soft Skills que valoramos:

  • Mentalidad orientada a la eficiencia y reducción de costos.

  • Atención al detalle y obsesión por la calidad del código (limpieza, documentación y orden).

  • Capacidad para trabajar en equipo y proponer mejoras arquitectónicas proactivamente.

by @maxrusakovic