Somos una empresa de tecnología especializada en el end to end de activos digitales, que acompaña su oferta de staffing y fabrica de software con servicios de consultoría y tecnología que permiten escalar grandes transformaciones empresariales. Buscamos un(a) Ingeniero de Datos con más de 3-5 años de experiencia, responsable de analizar, diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de datos robustas, eficientes y escalables, tanto en ambientes OnPremise como en ecosistemas Big Data y Cloud. Este rol aportará activamente a la mejora continua, optimización de procesos, mentoría técnica y construcción de productos de datos alineados con la arquitectura y estándares definidos. Responsabilidades: Analizar requerimientos y diseñar soluciones de datos alineadas a la visión de Arquitectura de Datos. Desarrollar y desplegar productos de datos como ETLs, ELTs, APIs y pipelines de información. Garantizar soluciones eficientes, seguras, mantenibles y alineadas con buenas prácticas como Clean Code. Aplicar estrategias de validación y testing funcional/no funcional orientadas a datos. Optimizar consultas, scripts, stored procedures, vistas y otros objetos de base de datos. Diseñar y modelar bases de datos relacionales y no relacionales. Construir componentes reutilizables, plantillas y lógicas genéricas para acelerar desarrollos. Resolver incidentes en estabilización y proponer soluciones sostenibles de largo plazo. Documentar productos de datos conforme a lineamientos y plataformas definidas. Participar en programación en pares, onboarding y mentoría de otros Data Engineers. Requisitos: Más de 3-5 años de experiencia en ingeniería de datos o roles afines. Experiencia en diseño y construcción de Datawarehouse, Datamarts, Datalake, Lakehouse, Data Mesh y Data Fabric. Dominio en bases de datos relacionales (Oracle, SQL Server, Postgres) y NoSQL (MongoDB, Cassandra, ElasticSearch, Neo4J). Experiencia con herramientas ETL/ELT como SSIS, Pentaho, SAP Data Services, Talend, Stratio, Azure Data Factory, AWS Glue o DataFlow. Conocimiento en AWS, Azure y Google Cloud Platform. Manejo de Apache Spark (SQL y Python), Kafka, Flink, y deseable Scala o Java. Conocimiento en procesamiento batch y streaming, arquitecturas orientadas a eventos y estrategias DataOps/MLOps. Experiencia con control de versiones, orquestación y procesos CI/CD. Deseable conocimiento del sector financiero bancario. Competencias clave: Liderazgo. Orientación a objetivos. Análisis crítico. Trabajo en equipo. Comunicación efectiva. Responsabilidad y planificación. Proactividad para resolver bloqueantes. Capacidad de negociación y resolución de conflictos.