Data Engineer: SQL/ETL

Eres un/a experto/a en el manejo de datos y te apasiona crear infraestructuras robustas que impulsen el crecimiento y la eficiencia? ¿Te encanta trabajar con grandes volúmenes de datos y optimizar procesos para la toma de decisiones?
En OCTOPUS, estamos en busca de un/a Data Engineer para unirse a nuestro equipo dinámico y enfocado en resultados.
Desarrollo de Infraestructuras de Datos: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos eficientes y escalables.
Optimización de Procesos: Implementar y optimizar sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos.
Integración de Datos: Integrar datos de diversas fuentes, asegurando su calidad y consistencia.
Colaboración: Trabajar con equipos de analítica y marketing para entender sus necesidades de datos y proporcionar soluciones adecuadas.
Monitoreo y Mantenimiento: Monitorear el rendimiento y la integridad de los datos, implementando mejoras y solucionando problemas.
Seguridad y Cumplimiento: Garantizar la seguridad y el cumplimiento de las normativas de datos.
Educación: Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Matemáticas, Estadística o afines.
Idiomas: Inglés avanzado.
Experiencia: 3-5 años en roles similares, con experiencia demostrable en la construcción y optimización de pipelines de datos.
Conocimientos en SQL y bases de datos relacionales.
Experiencia con plataformas de datos en la nube (AWS, GCP, Azure).
Conocimientos en tecnologías de big data (Hadoop, Spark).
Experiencia en lenguajes de programación (Python, Java, Scala).
Familiaridad con herramientas de ETL (Extract, Transform, Load).
Conocimiento en modelado de datos y diseño de arquitecturas de datos.
Trabajo en equipo.
Modalidad Híbrida: Combina oficina y home office.
Horario: Lunes a Viernes 09:00 – 18:00, Sábados 09:00 – 14:00.
Ambiente Dinámico: Únete a un equipo joven y entusiasta.
Disponibilidad: Para horarios flexibles y trabajo en equipo.
Sé parte de OCTOPUS y ayuda a fortalecer nuestra infraestructura de datos y eficiencia operativa!