0524SA-301LTM | Data Engineer
Summary
Data Engineer at a Data Analytics and Data Engineering consultancy serving top Latin American companies. Designs and builds Azure-based data pipelines, ETL processes, and data models using Databricks, Data Factory, Data Lake, Synapse, PySpark, and SQL. Advanced English required.
Nuestro cliente es una consultora líder en servicios de Data Analytics y Data Engineering, estamos buscando un talentoso Data Engineer para unirse a nuestro dinámico equipo. Trabajamos con empresas de primer nivel en toda Latinoamérica, ayudándolas a transformar sus datos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
Atención: Este rol requiere inglés avanzado!
Atención: Este rol requiere inglés avanzado!
Habilidades requeridas:
Azure DataBricks
Azure Data Factory
Azure Data Lake
Pyspark
SQL
DAX
Tabular models
Synapse
Qué esperamos de vos:
Capacidad para comprender los requerimientos de negocio y de los usuarios para
diseñar modelos de datos que satisfagan sus necesidades.
Colaborar con equipos de desarrollo, analistas de datos y otros stakeholders para
comprender los requisitos del negocio y proporcionar soluciones de datos efectivas.
Investigar y adoptar nuevas tecnologías y prácticas de la industria para mejorar
continuamente las capacidades y eficiencia del entorno de datos en la nube de Azure.
Capacidad para identificar y abordar problemas técnicos y desafíos relacionados con el
manejo y procesamiento de datos en Azure de manera eficiente y creativa.
Disposición para adaptarse a los cambios y nuevas tecnologías en el entorno de la nube,
y estar dispuesto a aprender y actualizarse constantemente para mantenerse al día con
las últimas tendencias
Responsabilidades del rol:
QL/ Databricks: Desarrollo de scripts, automatización y manipulación
de datos.
ADL: Diseño y desarrollo de procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para la
transformación de datos provenientes de diferentes fuentes y su carga en sistemas de
almacenamiento y análisis.
Manejo de logs incluidos en los desarrollos el ETL para facilitar monitoreo
Metodología: Diseño y desarrollo de modelos de datos, incluyendo esquemas de bases
de datos, estructuras de tablas, relaciones y jerarquías, con el propósito de facilitar el
análisis y la consulta de datos.
Conocimiento amplio en generación, manutención y consistencia sobre integridad
referencial en estructuras de bases de datos.
Entendimiento en la implementación de medidas de seguridad, políticas de acceso y
gobernanza de datos para garantizar la protección y el cumplimiento de los datos
almacenados en Azure
Experiencia requerida:
Resolución de problemas y optimización de rendimiento para garantizar la eficiencia
de las soluciones de datos en Azure.
Técnicas de normalización y desnormalización para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo de datos.
Azure DataBricks
Azure Data Factory
Azure Data Lake
Pyspark
SQL
DAX
Tabular models
Synapse
Qué esperamos de vos:
Capacidad para comprender los requerimientos de negocio y de los usuarios para
diseñar modelos de datos que satisfagan sus necesidades.
Colaborar con equipos de desarrollo, analistas de datos y otros stakeholders para
comprender los requisitos del negocio y proporcionar soluciones de datos efectivas.
Investigar y adoptar nuevas tecnologías y prácticas de la industria para mejorar
continuamente las capacidades y eficiencia del entorno de datos en la nube de Azure.
Capacidad para identificar y abordar problemas técnicos y desafíos relacionados con el
manejo y procesamiento de datos en Azure de manera eficiente y creativa.
Disposición para adaptarse a los cambios y nuevas tecnologías en el entorno de la nube,
y estar dispuesto a aprender y actualizarse constantemente para mantenerse al día con
las últimas tendencias
Responsabilidades del rol:
QL/ Databricks: Desarrollo de scripts, automatización y manipulación
de datos.
ADL: Diseño y desarrollo de procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para la
transformación de datos provenientes de diferentes fuentes y su carga en sistemas de
almacenamiento y análisis.
Manejo de logs incluidos en los desarrollos el ETL para facilitar monitoreo
Metodología: Diseño y desarrollo de modelos de datos, incluyendo esquemas de bases
de datos, estructuras de tablas, relaciones y jerarquías, con el propósito de facilitar el
análisis y la consulta de datos.
Conocimiento amplio en generación, manutención y consistencia sobre integridad
referencial en estructuras de bases de datos.
Entendimiento en la implementación de medidas de seguridad, políticas de acceso y
gobernanza de datos para garantizar la protección y el cumplimiento de los datos
almacenados en Azure
Experiencia requerida:
Resolución de problemas y optimización de rendimiento para garantizar la eficiencia
de las soluciones de datos en Azure.
Técnicas de normalización y desnormalización para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo de datos.