Data Engineer

Lo que buscamos 3+ años de experiencia trabajando en Data Engineering o posiciones similares. SQL avanzado. Experiencia sólida con Python para procesamiento y automatización de datos. Experiencia trabajando con Google BigQuery. Experiencia diseñando pipelines ETL/ELT. Conocimiento de modelamiento de datos y diseño de data warehouses. Experiencia integrando APIs, bases de datos y archivos como fuentes de información.

Experiencia trabajando con grandes volúmenes de eventos o información transaccional. Conocimiento de estrategias de deduplicación, idempotencia y procesamiento incremental. Capacidad para implementar validaciones y controles de calidad de datos. Git y experiencia trabajando con pull requests/code review.

Capacidad para investigar inconsistencias de datos sin asumir que una fuente es correcta solo porque está en producción. Qué harás Tu principal responsabilidad será diseñar, desarrollar y mantener los pipelines de datos de Guinea. Trabajarás con fuentes como APIs, PostgreSQL, archivos CSV/JSON, SFTP, Cloud Storage y eventos generados por nuestros sistemas y plataformas telco.

Entre tus responsabilidades estarán: Construir y mantener pipelines ETL/ELT sobre Google Cloud. Diseñar y mantener modelos de datos en BigQuery. Procesar grandes volúmenes de eventos de consumo de datos, llamadas y SMS. Construir capas de datos raw/bronze, silver y gold para separar ingestión, transformación y datos orientados a negocio.

Implementar procesos de deduplicación, enriquecimiento y normalización de información. Integrar información proveniente de diferentes sistemas y proveedores. Construir controles automáticos de calidad de datos. Detectar diferencias entre fuentes y ayudar a determinar cuál representa correctamente la realidad del negocio. Automatizar conciliaciones entre bases operativas, BigQuery y reportes externos.

Mantener trazabilidad desde el dato original hasta los reportes y métricas finales. Diseñar datasets que puedan ser consumidos fácilmente por BI, Finanzas, Operaciones y Producto. Optimizar queries, almacenamiento y costos de BigQuery. Monitorear pipelines y generar alertas ante datos incompletos, duplicados o procesos fallidos. Documentar fuentes, transformaciones, dependencias y definiciones de negocio. Trabajar junto al equipo de Tecnología en Git, code review y CI/CD. Nivel: Semi Senior.

Jornada
Tiempo completo.