Data Engineer
Descrição da vaga
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En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.
lngeniero de Datos Senior con experiencia en el diseño, desarrollo y operación de pipelines de datos (ETL/ELT), arquitecturas analíticas en la nube y modelado de datos, orientado a la optimización de plataformas de Business Intelligence, analítica avanzada e inteligencia artificial. Experiencia liderando iniciativas técnicas y colaborando con equipos de datos, analítica y negocio para habilitar soluciones escalables, confiables y alineadas a la estrategia organizacional.
Responsabilidades e atribuições
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos y procesos ETL/ELT para integrar información desde múltiples fuentes (APIs, bases de datos, Data Lake).
- Definir y optimizar arquitecturas de datos en la nube (Azure principalmente).
- Realizar modelado de datos (conceptual, lógico y físico) orientado a analítica y BI.
- Implementar controles de calidad, validación e integridad de datos.
- Supervisar, monitorear y resolver incidentes en pipelines y plataformas de datos.
- Documentar procesos, arquitectura, flujos y mejores prácticas de ingeniería de datos.
- Liderar la migración de tableros Power BI a Microsoft Fabric.
- Consolidar y gobernar bodegas de datos, priorizando las críticas para el negocio.
- Integrar IA y machine learning (incluyendo IA generativa) en modelos analíticos.
- Mantenerse actualizado en tendencias de Data Engineering, BI, Cloud e IA.
Requisitos Técnicos
- Experiencia comprobada como Data Engineer
- Experiencia liderando iniciativas técnicas y acompañando equipos
- Dominio avanzado de SQL
- Programación en Python (y R deseable)
- Experiencia en ETL/ELT (Azure Data Factory, Databricks)
- Modelado de datos y diseño de bases de datos
- Plataformas cloud: Azure (Data Lake, Databricks, AKS, ML)
- BI: Power BI
- Conocimientos en Data Warehousing y Data Lake
- Experiencia en Machine Learning y analítica avanzada
- Buenas prácticas de documentación y gobierno de datos
Requisitos e qualificações
Requisitos Deseables
- Experiencia con Microsoft Fabric
- Experiencia en IA generativa
- Conocimientos en DevOps / CI-CD (GitHub Actions)
- Experiencia en Kubernetes (AKS)
- Background académico fuerte en analítica / matemáticas / física
- Experiencia en visualización avanzada y GIS
Competencias Blandas Clave
- Pensamiento analítico y resolución de problemas complejos
- Capacidad de liderazgo técnico
- Comunicación efectiva con equipos técnicos y stakeholders
- Autonomía y trabajo colaborativo
- Alta orientación a calidad y mejora continua
Formación académica:
- Ingeniero de sistemas o a fines con 3 años de experiencia
Certificaciones clave (deseables):
- DP‑203: Azure Data Engineer Associate
- DP‑600: Microsoft Fabric Analytics Engineer
- Databricks Data Engineer (Associate/Professional)
- Azure AI Engineer (AI‑102) o fundamentos de IA generativa
- Gobierno y calidad de datos (Microsoft Purview, Data Governance)
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Entrevistas
- Etapa 3: Confirmación de candidato
- Etapa 4: Onboarding
- Etapa 5: Contratação
Creer para co-crear
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