Esta posición está abierta únicamente para candidatos que residan fuera de Colombia en modalidad de contratista. Como Semi Senior Data Engineer, serás responsable de diseñar, construir y mantener las tuberías de datos que alimentan el ecosistema analítico de Lulo Bank. Tu misión será garantizar que los datos sean extraídos, transformados y cargados de manera eficiente, segura y oportuna, colaborando con los equipos de Data Science e Ingeniería para crear arquitecturas de datos robustas que faciliten la toma de decisiones basada en información confiable y de alta calidad.

Responsabilidades

• Desarrollo de ETL/ELT: Diseñar y automatizar procesos de extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes (APIs, bases de datos relacionales y NoSQL) hacia el Data Warehouse o Data Lake.
• Arquitectura de Datos: Implementar y optimizar modelos de datos escalables (estrellas, copos de nieve o Data Vault) que faciliten el consumo de información.
• Gestión de Big Data en AWS: Utilizar servicios como AWS Glue, EMR, Athena y Redshift para procesar y almacenar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
• Calidad y Limpieza de Datos: Implementar validaciones automáticas y procesos de limpieza para asegurar que la información sea precisa, consistente y cumpla con los estándares de gobierno de datos.
• Orquestación de Workflows: Configurar y mantener orquestadores de flujos de trabajo (como Apache Airflow o AWS Step Functions) para garantizar la ejecución correcta de las tareas programadas.
• Optimización de Consultas: Analizar y mejorar el rendimiento de procesos de procesamiento de datos y consultas SQL complejas para reducir costos y tiempos de ejecución.
• Seguridad y Privacidad: Asegurar que los datos sean manejados bajo protocolos de cifrado y anonimización, cumpliendo con las regulaciones bancarias y de protección de datos personales.
• Colaboración Técnica: Trabajar junto a los Data Scientists para preparar los datasets necesarios para modelos de Machine Learning y asegurar su puesta en producción.

Requisitos

• Título universitario: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Computación, Ciencia de Datos o carreras afines.
• Experiencia: Mínimo 3 años de experiencia trabajando en ingeniería de datos o roles similares de manejo de grandes volúmenes de información.
• Stack Tecnológico: Dominio sólido de Python y SQL avanzado. Experiencia con frameworks de procesamiento distribuido como Apache Spark (PySpark).
• Experiencia en Cloud: Manejo de servicios de datos en AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda).
• Bases de Datos: Experiencia técnica con bases de datos relacionales (PostgreSQL) y conocimiento en soluciones NoSQL.