Data Engineer (Bilingüe)

Adecco - Santiago (Hybrid)

Salary: Gross salary $2500 - 3000
Type: Tiempo completo

Tags: Java Python Analytics SQL

Somos Adecco Chile, la filial local del líder mundial en servicios de Recursos Humanos, con más de 35 años de presencia en el país y una sólida trayectoria apoyando a empresas en su gestión de talento. Adecco Chile está comprometida con ofrecer soluciones integrales y personalizadas, destacándose en áreas como Selección de Personal, Staffing, Payroll Services y Training & Consulting. Nuestro equipo trabaja con altos estándares de calidad, respaldados por la certificación ISO 9001:2015, y con presencia en las principales ciudades del país. Actualmente, buscamos incorporar un Data Engineer para un proyecto estratégico de un cliente que involucra la construcción y optimización de pipelines de datos en cloud, con especial foco en tecnologías Google Cloud Platform y arquitecturas modernas de procesamiento y orquestación.

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Responsabilidades y Funciones Principales

En esta posición, el Data Engineer tendrá como objetivo principal diseñar, implementar y mantener pipelines de datos robustos y escalables para soportar las necesidades de inteligencia de negocio y análisis avanzado. Trabajará estrechamente con equipos de Data Science, BI y desarrollo para asegurar que los flujos de datos estén optimizados y disponibles para los diferentes consumidores.

Diseñar y desarrollar pipelines de ingesta, procesamiento y distribución de datos en la nube, utilizando tecnologías de Google Cloud Platform y frameworks open source.
Gestionar entornos de desarrollo para asegurar la reproducibilidad y escalabilidad con herramientas como venv, pip y poetry.
Implementar orquestadores de workflows como Cloud Composer (Airflow) y plataformas de AI pipelines para automatizar procesos de data engineering.
Optimizar el rendimiento de los clusters y pipelines de datos, tanto batch como streaming, aplicando conocimientos avanzados de Apache Spark, Apache Beam o Apache Flink.
Aplicar técnicas de feature engineering y gestión avanzada de datos para maximizar el valor analítico.
Administrar almacenamiento y bases de datos en GCP, como CloudSQL, BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud Spanner y bases de datos vectoriales.
Coordinar la integración de microservicios y mensajería en tiempo real mediante Pub/Sub, Kafka y Kubernetes Engine.
Asegurar que los procesos CI/CD para pipelines de datos estén correctamente implementados con herramientas como GitHub, Jenkins, GitLab y Terraform.
Participar en el diseño y escalabilidad de arquitecturas distribuidas, garantizando la resiliencia y optimización del uso de recursos cloud.

Requisitos y Competencias

Buscamos profesionales con conocimientos sólidos y experiencia comprobable en el área de ingeniería de datos, con capacidad para trabajar en entornos dinámicos y multidisciplinarios. Es fundamental tener un dominio avanzado de la programación, experiencia práctica en la nube, y un amplio entendimiento de las arquitecturas modernas de datos.

Dominio del inglés, tanto escrito como verbal, para comunicación efectiva dentro de equipos y documentación técnica.
Experiencia avanzada en lenguajes de programación Python y Java, aplicados en el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos.
Experiencia práctica en entornos cloud, preferentemente Google Cloud Platform (GCP), utilizando servicios como CloudSQL, BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions y Kubernetes Engine.
Conocimiento profundo en manejo de contenedores Docker y gestión de entornos virtuales con herramientas como venv, pip y poetry.
Amplia experiencia en orquestación de workflows con Airflow, Vertex AI pipelines u otros orquestadores equivalentes.
Competencia en técnicas de ingeniería de datos, feature engineering, y frameworks de procesamiento distribuido en Batch y Streaming como Apache Spark, Apache Beam o Apache Flink.
Dominio avanzado de SQL y conceptos de streaming (windowing, triggers, late arrival) para estructurar y manipular datos en tiempo real.
Experiencia en integración continua y despliegue continuo (CI/CD) con herramientas como GitHub, Jenkins, GitLab, y conocimientos en infraestructura como código usando Terraform.
Capacidad para diseñar arquitecturas de datos distribuidas y optimizadas, con comprensión de criterios para selección de opciones de almacenamiento y cómputo.
Habilidades analíticas y mentalidad de negocio para interpretar el uso de los datos en procesos de Business Intelligence y Analítica avanzada.

Competencias Deseables

Experiencia práctica en sistemas distribuidos, escalables y resilientes.
Experiencia laboral en diseño y arquitectura de soluciones de datos end-to-end que incluyan transacciones y múltiples fuentes basadas en APIs.
Buen entendimiento de estrategias para la optimización de rendimiento en clusters y pipelines de datos.
Exposición a tecnologías GCP para pipelines de datos de extremo a extremo.
Experiencia con Kubernetes para orquestación y administración de contenedores a gran escala.
Experiencia con bases de datos vectoriales, en particular Qdrant, para casos avanzados de búsqueda y análisis.

¿Qué ofrecemos?

- Un ambiente de trabajo desafiante y dinámico que fomenta tu desarrollo profesional.
- Oportunidad de formar parte de un equipo altamente cualificado y profesional en nuestro cliente
- Formación continua para mantenerte actualizado en las tecnologías más modernas.
- Oportunidades claras de crecimiento dentro de la empresa y el sector tecnológico.
- Contrato inicialmente a plazo fijo, con posibilidad de pasar a indefinido con el cliente final.
- Modalidad híbrida de trabajo: 1 días presencial en oficina y 4 días remoto.

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