Data Engineer in Interfell

En Interfell valoramos la colaboración, la creatividad y el aprendizaje continuo, promovemos al talento IT Latinoamericano como el motor que permite alcanzar el máximo potencial de cualquier proyecto, potenciamos la inclusión y la conciliación del trabajo con la vida familiar.

En esta oportunidad buscamos un Data Engineer, ubicado en Chile, Colombia o Argentina, para trabajar con un equipo especializados en tecnología de punta, comprometidos con el éxito sostenible de nuestros clientes en la nueva era cognitiva. La persona junto con el equipo deberá tomarse el tiempo de conocer a los clientes, interiorizar sobre su negocio y explotar sus potencialidades, para crear propuestas de valor innovadoras y a la medida que permitan lograr a cada cliente su misión.

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos robustos y escalables en entornos cloud (idealmente AWS).
• Asegurar la calidad e integridad de los datos a través de procesos de limpieza y transformación.
• Implementar soluciones de integración de datos entre diferentes fuentes y sistemas.
• Implementar y optimizar consultas SQL y procesos de carga y transformación de datos en bases de datos relacionales y NoSQL.
• Mantener actualizadas las mejores prácticas en la gestión de pipelines y la arquitectura de datos.
• Desarrollar y mantener sistemas de monitoreo y alertas para los pipelines de datos, asegurando la disponibilidad y confiabilidad del sistema.
• Participar en la definición y ejecución de un roadmap de especialización para la mejora continua de herramientas y tecnologías de procesamiento de datos.

Formación académica: Ing informática, matemática, estadística, Ing industrial, etc.

+3 años de experiencia en el desarrollo de pipelines de datos para la la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes hasta diferentes destinos.

Experiencia trabajando en entornos cloud, excluyente en AWS (se valora experiencia con servicios como AWS Glue, AWS Lambda, S3, Redshift, etc.).

Conocimientos avanzados de SQL para la manipulación y consulta de datos.

Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y optimización de procesos ETL.

Familiaridad con Python o Scala para el procesamiento de datos.

Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL (por ejemplo, PostgreSQL, MongoDB).

+3 años de Experiencia práctica con equipos en proyectos de integración de datos y automatización de pipelines.

• Oportunidad de crecimiento
• Capacitación y certificaciones constantes
• Vacaciones
• Días off adicionales
• Día del cumpleaños libre