Semi Senior Data Engineer [Lima - Perú]

En Tekton Labs , empresa líder en servicios de outsourcing y consultoría en tecnologías de la información con más de 20 años de trayectoria y sedes en Perú, México y Estados Unidos, estamos en búsqueda de un Data Engineer Semi-Senior para integrarse al equipo de un destacado cliente chileno, líder regional en el sector retail.

Objetivo del puesto Diseñar, construir y mantener soluciones de ingeniería de datos (integración, procesamiento y transformación de grandes volúmenes de información), asegurando calidad, disponibilidad y eficiencia para el análisis y toma de decisiones del negocio.

Offer: Contractor: USD 2200.00

Timezone: (UTC-05:00) Lima, Peru - Peru Time (PET)

English Level: A2 - Elementary

Spanish Level: C2 - Native

Responsibilities: Funciones y responsabilidades

• Desarrollar y mantener procesos ETL/ELT y pipelines de datos end-to-end (batch o streaming).
• Diseñar y optimizar modelos, estructuras de almacenamiento de datos y flujos con Airflow.
• Desarrollar soluciones utilizando Python, PySpark, Scala, SQL y dbt.
• Gestionar e integrar servicios cloud en AWS (S3, Glue, Redshift, EMR, Lambda, Athena).
• Integrar y consumir APIs REST/RESTful y GraphQL para la ingesta o entrega de datos.
• Garantizar la calidad, integridad y disponibilidad mediante pruebas unitarias, validación de esquemas y monitoreo.
• Aplicar buenas prácticas de desarrollo (clean code), control de versiones con Git (CI/CD) y metodologías ágiles.

Must have: Requisitos del perfil

• Formación: Bachiller o Titulado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Estadística o carreras afines.
• Experiencia: Entre 3 a 5 años en roles de Ingeniería de Datos.
• Lenguajes: Dominio de Python, PySpark, Scala y SQL avanzado (queries y funciones relacionales).
• Cloud & BBDD: Experiencia comprobada en AWS y almacenamiento de datos (SQL, NoSQL, Redshift, Snowflake).
• Herramientas: Manejo de Airflow, CI/CD con Git y consumo de APIs (REST/GraphQL).

Nice to have: Deseables

• Experiencia de trabajo previa en el rubro Retail.
• Técnicas de modelación de datos (dimensional, estrella, OBT, copo de nieve, etc.).
• Manejo de arquitecturas de datos (Data Lakes, Data Warehouse, Data Mesh, Lakehouse, Lambda, Kappa).
• Conceptos de Infraestructura como Código (IaC / Terraform, CloudFormation).
• Conocimientos en herramientas de reportería (Power BI).
• Experiencia bajo marcos ágiles (Scrum, Kanban).

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