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Data Engineer (Developer Analyst, Semi Senior, Ref. 141645-1) - - CABA, Híbrido
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Senior Storage & Data Protection Engineer
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Data Engineer (Snowflake / dbt) – Inglés avanzado (Híbrida, San Isidro)
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Private Banker Semi Senior
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Senior Cost & Accounting Analyst / Analista Sr. de Contabilidad de Costos
AtkinsRéalis —Buenos Aires, Buenos Aires
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Data Engineer (Developer Analyst, Semi Senior, Ref. 141645-1) - - CABA, Híbrido

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Detalles del empleo

Descripción completa del empleo

Data Engineer (Developer Analyst, Semi Senior, Ref. 141645-1) - CABA, Híbrido

Ubicación fiscal: Buenos Aires, Parque Patricios
Cliente: Mercado Libre
Tipo de contrato: 12 meses (posible extensión/efectivización)
Modalidad: Híbrido — ~20% presencial (1 vez/semana en oficinas de MELI Polo Dot o Accenture)
Horario: L–V 9:00 a 18:00
Nivel de inglés: Intermedio

Misión

Sumarte al equipo de Data & AI para diseñar, construir y optimizar pipelines de datos (ETL) que habiliten analítica, reporting y productos de datos a escala en un entorno GCP.

Responsabilidades

Diseñar, desarrollar y mantener procesos ETL/ELT de punta a punta.
Modelar y optimizar SQL (consultas, vistas, jobs) con foco en performance y calidad.
Integrar múltiples fuentes (batch/near-real time) y asegurar trazabilidad y observabilidad.
Colaborar con Analytics/BI/Producto para entender requisitos y transformar datos en datasets confiables.
Documentar flujos, controles y buenas prácticas; participar en code reviews y mejoras continuas.

Requisitos (imprescindibles)

3+ años en Data Engineering / ETL.
Dominio de SQL y pensamiento analítico (challenge técnico 7/10).
Experiencia con herramientas ETL: DataStage / PowerCenter / ODI / Integration Services o PL/SQL equivalente.
Experiencia en GCP (deseable BigQuery) y trabajo colaborativo con Git/Jira/Confluence.
Comunicación clara, autonomía y fuerte orientación a resultados; perfil con impronta consultiva.

Se valorará (no excluyente)

BigQuery, Python para orquestación/transformaciones.
Looker o Tableau para habilitar capas semánticas y dashboards.
Buenas prácticas de data quality, particionamiento/clustering y cost optimization en cloud.

Proceso de selección

Recruiting screen Challenge técnico (SQL/ETL) Entrevista técnica (Data) Cultural fit Oferta.

Cómo aplicar

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