Ingeniero/a de Datos Senior

hace 3 semanas

Quito Sofka Technologies
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¿Qué encontrarás?
Retos técnicos y personales que te mantendrán en constante crecimiento. Un equipo conectado, enfocado en tu bienestar físico y mental.
Cultura de mejora continua, fresca y colaborativa, con oportunidades de aprendizaje y gente dispuesta a apoyarte.
KaizenHub, un programa diseñado para potenciar tus talentos, con feedback, mentorías y coaching a través de Sofka U. Será un reto y un juego a la vez
Programas como Happy Kaizen y WeSofka que cuidan tu bienestar físico y emocional.


¿Qué buscamos?


Un Ingeniero/a de Datos Senior que lidere el diseño y desarrollo de soluciones de datos robustas, escalables y eficientes en entornos OnPremise y Big Data en la nube.


Este rol tiene un impacto clave no solo en la entrega técnica, sino también en la mejora continua del equipo, desbloqueando limitantes técnicas y de proceso con propuestas sólidas y bien fundamentadas.

Responsabilidades clave

Diseñar y desarrollar soluciones de datos alineadas a la arquitectura y visión del negocio.
Construir y desplegar productos de datos (ETLs, ELTs, APIs) eficientes y escalables.
Garantizar calidad, rendimiento y buenas prácticas mediante DataOps, testing y Clean Code.
Resolver incidencias complejas y proponer mejoras técnicas de largo plazo.
Acompañar al equipo mediante programación en pares, mentoría y onboarding técnico.

Conocimientos técnicos requeridos

Arquitectura y Modelado de Datos

Modelamiento de bases de datos relacionales y no relacionales.

Diseño y construcción de:
Data Warehouse
Datamarts
Data Lake / Lakehouse
Data Mesh
Data Fabric
Arquitecturas orientadas a eventos.
Diseño y desarrollo de APIs orientadas a soluciones de datos, seguras y eficientes.

Big Data & Cloud

Dominio de tecnologías Cloud para soluciones Big Data (AWS, Azure, GCP).
Construcción de ETLs y ELTs con grandes volúmenes de datos.
Procesamiento batch y streaming.

Sistemas de ficheros distribuidos:
Hadoop, HDFS, Spark.
Enfoques emergentes de gestión de datos (Data Mesh, Data Fabric).

Procesamiento y Streaming

Apache Spark (SQL y Python) / PySpark.
Apache Kafka.
Apache Flink.

Calidad, DataOps y MLOps

Estrategias de testing de datos (funcionales y no funcionales).
Buenas prácticas de desarrollo (Clean Code).
Dominio de marcos ágiles.
Implementación de estrategias DataOps y MLOps.

Herramientas y lenguajes

Bases de datos


Relacionales:
Oracle, SQL, Postgres.

No


SQL:
MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Neo4J.

ETL / Pipelines

OnPremise:
SSIS, Pentaho (Kettle), SAP Data Services, Talend.

Cloud:
Azure Data Factory, AWS Glue, DataFlow, Stratio.

Big Data

Apache Spark (SQL, Python).
PySpark.
Kafka, Flink.

Otros

Control de versiones.
CI/CD y orquestación.

Lenguajes:
Scala o Java.

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Condiciones

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