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¿Por qué te elegiremos? ¡Porque los desafíos que asumirás reflejan tus ambiciones!
Responsabilidades y atribuciones
Construir y mantener pipelines de datos en Databricks que alimenten productos analíticos y aplicaciones del equipo DPI LATAM. Este rol cierra el gap de ejecución entre las ideas del equipo y los datos listos para consumo, permitiendo prototipar soluciones de datos rápido y con calidad.
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en Databricks usando PySpark y SQL.
- Construir y optimizar tablas en Delta Lake siguiendo buenas prácticas de modelado (medallion architecture: bronze/silver/gold).
- Conectar e ingestar datos desde múltiples fuentes (SAP, archivos planos, APIs, bases relacionales).
- Asegurar calidad de datos: implementar validaciones, monitoreo y alertas básicas sobre los pipelines.
- Documentar los pipelines, diccionarios de datos y linaje de forma clara y mantenible.
- Colaborar con el equipo de analytics y el desarrollador de aplicaciones para definir los productos de datos necesarios.
- Utilizar herramientas de AI-assisted development (Claude Code, GitHub Copilot u equivalentes) para acelerar el desarrollo y la resolución de problemas.
- Participar en code reviews y mantener estándares de código limpio y reproducible.
Educación: Estudiante avanzado o graduado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carrera afín.
EXPERIENCIA:
- 1-2 años de experiencia en roles de data engineering o analytics engineering.
- Experiencia práctica construyendo pipelines en Databricks o plataformas similares (Spark-based).
- Preferentemente con exposición a entornos corporativos (manufactura, supply chain, agro, o similares).
SKILLS OBLIGATORIOS:
- SQL avanzado (queries complejas, window functions, optimización).
- Python / PySpark para transformación de datos.
- Databricks (notebooks, jobs, workflows, Delta Lake).
- Modelado de datos dimensional o medallion architecture.
- Git para versionado de código.
- AI-assisted development (Claude Code, GitHub Copilot u equivalentes).
NICE TO HAVE:
- Conocimiento de Unity Catalog en Databricks.
- Experiencia con fuentes SAP (tablas, extractores, IDocs).
- Familiaridad con orquestadores (Databricks Workflows, Airflow).
- Nociones de cloud (AWS o Azure): S3, IAM, básicos.
- Inglés intermedio/avanzado.
- Entregar pipelines funcionales rápido, priorizando prototipos que prueben valor antes de escalar.
- Manejar múltiples fuentes de datos con estructuras heterogéneas sin perder calidad.
- Trabajar con autonomía pero integrado al equipo, comunicando avances y bloqueos de forma proactiva.
Requisitos y calificaciones
¿Buscas un lugar donde tus ideas brillen?
Con más de 38 años y una presencia global, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso.
Si eres una persona disruptiva, te mantienes en aprendizaje continuo y la innovación está en tu ADN, entonces somos lo que buscas. ¡Ven y construyamos juntos un futuro mejor!
