Nuestro Equipo de Trabajo

Trabajamos en un grupo con diferentes áreas de expertise y grados de experiencia, somos responsables de mejorar los procesos y la experiencia de nuestros productos y usuarios

Le apostamos a:

• Mantener un buen ambiente de trabajo dentro del equipo

• Crear y compartir nuevas ideas que aportan valor al negocio

• Aprender cosas nuevas, olvidar las que no aportan valor y mejorar constantemente aquellas que son prioritarias para el negocio

• Colaborar estrechamente en el diseño, desarrollo y mejora de nuestros productos, servicios y procesos de manera eficiente para entregar una experiencia inolvidable a nuestros clientes internos y externos

• No tener miedo cuando cometemos errores y a aprender de ellos rápidamente para crecer y mejorar como personas y como compañía

Como Data Engineer - Temporal deberás ayudarnos a modernizar nuestra infraestructura actual, mitigar la deuda técnica, optimizar costos operativos e implementar las características más avanzadas del ecosistema de Databricks, todo bajo un marco estricto de estándares de desarrollo y aseguramiento de calidad (QA).

Actividades principales:

• Modernización y Optimización: Auditar, refactorizar y limpiar pipelines de datos existentes para mejorar el rendimiento y reducir los costos de cómputo en la nube.

• Adopción Tecnológica: Diseñar e implementar soluciones utilizando las últimas características de Databricks (Unity Catalog, Delta Live Tables, Liquid Clustering y Computación Serverless).

• Estándares de Ingeniería de Software: Implementar mejores prácticas de desarrollo en datos, incluyendo control de versiones avanzado (Databricks Git Folders), modularización de código y revisión por pares (Pull Requests).

• Automatización y CI/CD: Diseñar y desplegar pipelines de integración y despliegue continuo utilizando Databricks Asset Bundles (DABs) o herramientas similares.

• Aseguramiento de Calidad (QA): Crear pruebas unitarias automatizadas y validaciones de calidad de datos para asegurar la confiabilidad de la información en nuestra arquitectura Medallion.

Si cumples con lo siguiente, aplica:

• Mínimo 3 años de experiencia comprobable trabajando con Databricks y el framework de Apache Spark (PySpark / Spark SQL).

• Dominio profundo del formato Delta Lake (transacciones ACID, optimización, control de versiones de datos).

• Experiencia sólida aplicando prácticas de DevOps/DataOps a entornos de datos (Git, CI/CD, pruebas unitarias con pytest o similar).

• Fuerte entendimiento de modelado relacional, dimensional (Star Schema) y arquitectura Medallion.

• Experiencia trabajando con AWS.

Soft Skills que valoramos:

• Mentalidad orientada a la eficiencia y reducción de costos.

• Atención al detalle y obsesión por la calidad del código (limpieza, documentación y orden).

• Capacidad para trabajar en equipo y proponer mejoras arquitectónicas proactivamente.