Data Engineer (Databrick/SQL/Python)

Requisitos
Buscamos un/a Data Engineer con mínimo 5 años de experiencia en el cargo y con experiencia en el rubro financiero . En 42Labs valoramos la calidad técnica, la comunicación clara y la capacidad de resolver problemas con criterio. Experiencia y habilidades técnicas Experiencia comprobable en Databricks para desarrollo y operación de pipelines de datos. Dominio de SQL para modelado, transformaciones y optimización de consultas. Experiencia con Python para ETL/ELT, automatización y desarrollo de componentes de datos. Experiencia trabajando con datos en entornos financieros (manejo de reglas de negocio, trazabilidad, confiabilidad y/o exigencias de calidad). Capacidad para diseñar pipelines robustos: escalabilidad, manejo de errores, versionamiento y mantenibilidad. Habilidades y traits (soft skills) Colaboración : buscamos gente que sepa trabajar con equipos multifuncionales y recibir/entregar feedback. Transparencia : comunicamos avances, riesgos y decisiones de forma clara. Orientación a la calidad : pensamos en pruebas, monitoreo y calidad de datos como parte del producto. Autonomía : te damos espacio para proponer mejoras y tomar responsabilidad por los resultados. Aprendizaje continuo : te interesa perfeccionar prácticas y mantenerte al día. Si te motivan los datos con impacto y te gusta construir soluciones sólidas, nos encantaría conocerte.

Funciones
En 42Labs, como Data Engineer , nuestro objetivo es que los datos fluyan con confiabilidad y velocidad para habilitar analítica y operaciones de negocio. Diseñar, construir y mantener pipelines de datos (batch y/o near real-time) para extracción, transformación y carga. Desarrollar y optimizar modelos de datos usando SQL, asegurando consistencia semántica, performance y escalabilidad. Implementar integraciones con Databricks para orquestación y procesamiento de datos, siguiendo buenas prácticas de ingeniería. Crear transformaciones y utilidades con Python (ETL/ELT, validaciones, automatización y tooling). Construir quality gates y controles de calidad (validaciones, monitoreo, tolerancia a fallas) para garantizar datos confiables. Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender requerimientos, traducirlos a especificaciones técnicas y asegurar la entrega. Monitorear y mejorar continuamente la operación: performance de queries, estabilidad de pipelines y troubleshooting. Trabajamos en un ambiente de colaboración y autonomía , con feedback constante, para que puedas crecer técnicamente y también en tu forma de liderar el impacto. Nivel: Senior.

Jornada
Tiempo completo.