Data Engineer (ENG)

Data Engineer with experience designing, building, and maintaining scalable and efficient data solutions. Responsible for developing data ingestion, transformation, and storage processes, ensuring data availability, quality, and reliability for analytics and business initiatives. Experienced in modern data architectures, pipeline automation, and cloud platforms, enabling organizations to generate value through data-driven solutions.

Technical Skills

• Python Development
• Data Modeling
• ETL/ELT Processes
• Data Pipeline Design and Development
• AWS (Glue, S3)
• Workflow Orchestration (Airflow, AWS Step Functions, or similar)
• Relational Databases (SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle)
• NoSQL Databases (MongoDB, DynamoDB, Cassandra, or similar)
• Data Quality and Validation
• Modern Data Architectures (Data Lake, Lakehouse, and Data Warehouse)
• Analytical Platforms (Redshift, Snowflake, or similar)
• Git and Version Control
• CI/CD for Data Pipelines
• Experience using Artificial Intelligence tools to support development, testing, and documentation

Nice to Have

• Knowledge of dbt or similar data transformation frameworks.
• Experience in banking or financial services projects.
• Knowledge of lending products and financial data ecosystems.
• Understanding of data governance, security, and data lineage.

Data Engineer (ESP)

Profesional con experiencia en el diseño, construcción y mantenimiento de soluciones de datos escalables y eficientes. Responsable de desarrollar procesos de ingesta, transformación y almacenamiento de datos, garantizando su disponibilidad, calidad y confiabilidad para iniciativas analíticas y de negocio. Cuenta con experiencia en arquitecturas modernas de datos, automatización de pipelines y plataformas cloud, contribuyendo a la generación de valor a través de los datos.

Skills Técnicos

• Desarrollo en Python
• Modelado de Datos
• Procesos ETL/ELT
• Diseño y Desarrollo de Data Pipelines
• AWS (Glue, S3)
• Orquestación de Procesos (Airflow, AWS Step Functions o similares)
• Bases de Datos Relacionales (SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle)
• Bases de Datos No Relacionales (MongoDB, DynamoDB, Cassandra o similares)
• Calidad y Validación de Datos
• Arquitecturas Modernas de Datos (Data Lake, Lakehouse y Data Warehouse)
• Plataformas Analíticas (Redshift, Snowflake o similares)
• Git y Control de Versiones
• CI/CD para Data Pipelines
• Manejo de herramientas de Inteligencia Artificial para apoyar el desarrollo, las pruebas y la documentación

Deseable

• Conocimiento de dbt o frameworks similares de transformación de datos.
• Experiencia en proyectos del sector bancario o financiero.
• Conocimiento de productos de crédito y ecosistemas de datos financieros.
• Conocimientos de gobierno, seguridad y linaje de datos.