Data Engineer Junior

¡Sé parte de Stefanini!En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.Responsabilidades y atribucionesDiseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT, tanto batch como event-driven.Implementar soluciones de procesamiento y almacenamiento sobre Google Cloud Platform.Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark.Trabajar con servicios como BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc y Pub/Sub.Implementar y mantener procesos de orquestación mediante Airflow / Cloud Composer.Participar en la construcción y evolución de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y/o Lakehouse.Diseñar y optimizar modelos de datos para procesamiento y explotación de información.Automatizar procesos y despliegues mediante prácticas de CI/CD e Infrastructure as Code, idealmente utilizando Terraform.Implementar controles que aseguren la calidad, integridad, trazabilidad y disponibilidad de los datos.Optimizar pipelines, consultas y procesos considerando performance, escalabilidad y uso eficiente de recursos.Participar en procesos de migración y modernización de plataformas de datos hacia Cloud.Colaborar con equipos de Arquitectura, Data Science, BI, Desarrollo y áreas de negocio.Documentar arquitecturas, pipelines, modelos y soluciones implementadas.Apoyar técnicamente al equipo y promover buenas prácticas de Ingeniería de Datos.Requisitos y calificacionesStack principal:Google Cloud Platform (GCP).BigQuery.Cloud Storage.Dataflow y/o Dataproc.Pub/Sub.Python.SQL avanzado.Apache Spark / PySpark.Desarrollo de pipelines ETL/ELT.Modelamiento y transformación de datos.Airflow / Cloud Composer para orquestación.Conocimientos deseables:DBT y/o Dataform.Terraform.Git y procesos CI/CD.Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse.Hadoop y/o Kafka.Bases de datos relacionales y NoSQL.Machine Learning y/o Vertex AI.Gobierno y calidad de datos.Informaciones adicionalesBeneficios Stefanini

Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT, tanto batch como event-driven. Implementar soluciones de procesamiento y almacenamiento sobre Google Cloud Platform. Desarrollar procesos utilizando Python, SQL y Spark/PySpark. Trabajar con servicios como BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc y Pub/Sub. Implementar y mantener procesos de orquestación mediante Airflow / Cloud Composer. Participar en la construcción y evolución de arquitecturas Data Lake, Data Warehouse y/o Lakehouse. Diseñar y optimizar modelos de datos para procesamiento y explotación de información. Automatizar procesos y despliegues mediante prácticas de CI/CD e Infrastructure as Code, idealmente utilizando Terraform. Implementar controles que aseguren la calidad, integridad, trazabilidad y disponibilidad de los datos. Optimizar pipelines, consultas y procesos considerando performance, escalabilidad y uso eficiente de recursos. Participar en procesos de migración y modernización de plataformas de datos hacia Cloud. Colaborar con equipos de Arquitectura, Data Science, BI, Desarrollo y áreas de negocio. Documentar arquitecturas, pipelines, modelos y soluciones implementadas. Apoyar técnicamente al equipo y promover buenas prácticas de Ingeniería de Datos.

Stack principal: Google Cloud Platform (GCP). BigQuery. Cloud Storage. Dataflow y/o Dataproc. Pub/Sub. Python. SQL avanzado. Apache Spark / PySpark. Desarrollo de pipelines ETL/ELT. Modelamiento y transformación de datos. Airflow / Cloud Composer para orquestación. Conocimientos deseables: DBT y/o Dataform. Terraform. Git y procesos CI/CD. Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse. Hadoop y/o Kafka. Bases de datos relacionales y NoSQL. Machine Learning y/o Vertex AI. Gobierno y calidad de datos.

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