Sobre handytec
en
handytec
somos apasionados por los datos, la analítica avanzada y la inteligencia artificial. Nuestro propósito es entender profundamente los desafíos de negocio de nuestros clientes y ofrecerles
soluciones estratégicas, escalables y agnósticas en tecnología
que generen impacto real.
trabajamos con empresas líderes en sectores como
banca, seguros, minería, pesca e industria en general
, desarrollando proyectos de alto impacto en
arquitecturas lakehouse, machine learning, deep learning e inteligencia artificial generativa
.
con presencia en más de
8 países de latinoamérica y centroamérica
, nuestro equipo multicultural combina
expertise técnico, innovación y colaboración
, impulsando el crecimiento profesional constante.
en handytec, quienes se integran a nuestro equipo
potencian su perfil profesional y técnico hasta en un 400%
, porque creemos que
solo los talentos extraordinarios pueden crear soluciones extraordinarias
.
sobre el rol
buscamos un/a
ingeniero/a de datos
con experiencia sólida en la
construcción y orquestación de pipelines en entornos cloud
, con
databricks como su principal herramienta de especialización
.
tu misión será
diseñar, implementar y optimizar soluciones modernas de datos
, habilitando
arquitecturas lakehouse escalables
y procesos
batch y streaming
que permitan una analítica y toma de decisiones más inteligente.
formarás parte de un equipo multidisciplinario donde la ingeniería de datos se combina con ciencia, analítica y arquitectura para resolver desafíos complejos en
entornos cloud de clase mundial (azure, aws o gcp)
.
responsabilidades
* diseñar, construir y mantener
pipelines de datos escalables y eficientes en databricks
.
* implementar
arquitecturas lakehouse
siguiendo el enfoque
medallion (bronze–silver–gold)
para habilitar analítica avanzada y machine learning.
* desarrollar
transformaciones complejas en pyspark y sql
, optimizando rendimiento, costos y gobernanza.
* integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas (bases relacionales, sap, apis, archivos, entre otras).
* automatizar procesos de
ingesta, transformación y control de calidad de datos
.
* implementar buenas prácticas de
versionamiento, seguridad y monitoreo de pipelines
.
* colaborar con equipos de
ciencia de datos, analítica y negocio
para traducir necesidades estratégicas en soluciones técnicas concretas.
* explorar continuamente nuevas capacidades del ecosistema
databricks
y las principales
nubes públicas (aws, azure, gcp)
para fortalecer las soluciones de datos.
requisitos
formación:
* ingeniería en sistemas, informática, computación o carreras afines.
experiencia:
* más de
3 años como ingeniero/a de datos
.
* experiencia comprobada trabajando con
databricks
en proyectos cloud (azure, aws o gcp).
* experiencia en
arquitecturas de datos modernas
, pipelines etl/elt y procesamiento batch/streaming.
conocimientos técnicos esperados
* databricks (pyspark, sql, delta lake)
–
dominio obligatorio
.
* arquitecturas lakehouse y medallion
–
altamente valoradas
.
* cloud platforms (azure, aws o gcp)
–
experiencia deseable en una o más
.
* power bi o herramientas de visualización
–
deseable
.
certificaciones deseables
* databricks certified data engineer associate o professional
* certificaciones en azure, aws o gcp (data engineer o architect)
competencias clave
* pasión por la ingeniería de datos y la innovación tecnológica.
* mentalidad analítica y orientada a la calidad.
* proactividad y autonomía en la ejecución.
* comunicación clara y efectiva.
* aprendizaje continuo y curiosidad técnica.
* colaboración en equipos distribuidos y multiculturales.
* enfoque en la resolución de problemas complejos.
lo que ofrecemos
* participación en
proyectos de alto impacto e innovación tecnológica
en toda la región.
* plan de carrera técnico especializado en datos e inteligencia artificial.
* cultura de aprendizaje continuo, colaboración y diversidad.
* acceso a un ecosistema de tecnologías de vanguardia
en entornos cloud (databricks, aws, azure, gcp).
* modalidad de trabajo
remota o híbrida
, con equipos distribuidos en toda latinoamérica.