Resumen: Buscamos un Ingeniero de Almacén de Datos (DWH) nivel medio/senior para diseñar, construir y mantener soluciones escalables de almacenes de datos, trabajando en todo el ciclo de vida de los datos junto con diversas partes interesadas. Aspectos destacados: 1. Diseñar, construir y mantener arquitecturas escalables de almacenes de datos 2. Desarrollar y optimizar tuberías ETL/ELT utilizando Python/Airflow 3. Colaborar con analistas, ingenieros, equipos de BI y partes interesadas del negocio Buscamos un Ingeniero de Almacén de Datos (DWH) nivel medio/senior para diseñar, construir y mantener soluciones escalables de almacenes de datos que impulsen el análisis y la toma de decisiones empresariales. Trabajarás en todo el ciclo de vida de los datos —desde la ingesta y modelado hasta la optimización, fiabilidad y automatización— colaborando estrechamente con analistas, desarrolladores y partes interesadas del negocio. **Requisitos** * Excelentes habilidades en SQL: consultas complejas, expresiones CTE, funciones ventana, consultas analíticas (5+ años de experiencia); * Conocimiento de Python u otros lenguajes de scripting para transformaciones de datos (3+ años de experiencia); * Profundo conocimiento de los conceptos de almacenes de datos: ETL/ELT, Data Vault, Kimball, esquemas en estrella/en copo de nieve (4+ años de experiencia); * Experiencia con Airflow u otros orquestadores de tuberías de datos (3+ años de experiencia); * Experiencia práctica con modernos almacenes de datos y motores de consulta: BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse, Vertica, AWS Athena, Trino (2+ años de experiencia); * Uso seguro de Git; experiencia con flujos de trabajo en equipo (pull requests, rebase, resolución de conflictos de fusión) (5+ años de experiencia); * Comprensión de infraestructura de servidores y nube: habilidades básicas en configuración, mantenimiento, monitoreo y control de carga (2+ años de experiencia). **Deseable** * Experiencia con herramientas CDC y fuentes de datos en tiempo real; * Conocimiento de Docker, Kubernetes e Infraestructura como Código (Terraform); * Experiencia con plataformas en la nube: AWS, GCP o Azure; * Familiaridad con gobernanza de datos, catálogos de datos y herramientas de trazabilidad. **Responsabilidades:** * Diseñar, construir y mantener arquitecturas escalables de almacenes de datos alineadas con las necesidades empresariales; * Desarrollar y optimizar tuberías ETL/ELT utilizando Python/Airflow y soluciones personalizadas; * Trabajar con DWH/Datalake: PostgreSQL, Trino, BigQuery; * Implementar cargas incrementales, CDC, rellenados masivos (backfills) y estrategias de reprocesamiento; * Optimizar el rendimiento de las consultas, los modelos de datos y la ejecución de las tuberías; * Garantizar la calidad de los datos mediante validaciones, pruebas automatizadas, monitoreo y alertas; * Integrar nuevas fuentes de datos (APIs, sistemas de terceros, datos crudos) sin interrumpir las tuberías existentes; * Colaborar con analistas, ingenieros, equipos de BI y partes interesadas del negocio para traducir los requisitos en soluciones de datos; * Orientar a otros ingenieros, revisar código y contribuir a los estándares y mejores prácticas de datos. **Beneficios** **Opciones de pago flexibles:** elige el método que mejor se adapte a ti; **Asistencia fiscal incluida:** gestionamos parte de tus impuestos y te brindamos orientación sobre la configuración local; **Ventajas financieras:** bonos por festividades, cumpleaños, hitos laborales y más — simplemente para demostrarte nuestro aprecio; **Aprende y crece:** financiamos cursos y certificaciones — y ofrecemos oportunidades reales para desarrollar tu carrera con nosotros; **Cafetería de beneficios:** elige lo que más te convenga — deporte, cursos de idiomas, sesiones terapéuticas, etc.; **Mantente conectado:** desde eventos de integración en equipo hasta conferencias del sector — reunimos a las personas en línea, presencialmente y sobre el escenario; **Equipamiento moderno:** proporcionamos portátiles nuevos junto con periféricos esenciales como monitores y auriculares para un flujo de trabajo cómodo; **Tu horario, tus reglas:** comienza tu jornada a las 9, 10 o incluso a las 11 — valoramos los resultados, no los registros de entrada.