En qualtop nos especializamos en la ingeniería de software con servicios enfocados en nube, ia y data, adoptando un enfoque ágil y centrado en el cliente. Impulsamos la transformación digital y el crecimiento empresarial. Pero más allá de la tecnología, lo que realmente nos impulsa es generar impacto: en nuestros clientes, en la sociedad y en cada persona que forma parte de nuestro equipo. Innovamos con propósito, construimos con visión y trabajamos para dejar huella.
descripciÓn del rol: buscamos un ingeniero de datos con mentalidad analítica y sólida experiencia técnica para diseñar, construir y optimizar arquitecturas de datos a gran escala. El candidato ideal será el puente entre el almacenamiento crudo en gcp y la capa de valor de negocio en palantir foundry, asegurando que los flujos de datos sean eficientes, escalables y gobernados.
responsabilidades:
* desarrollo de pipelines: diseñar y mantener procesos etl/elt complejos utilizando spark y python para procesar volúmenes masivos de datos.
* gestión en palantir foundry: implementar flujos de trabajo dentro del ecosistema foundry, utilizando pipeline builder para transformaciones visuales y code repositories para lógica personalizada.
* orquestación y nube: configurar y monitorear mallas de datos en google cloud platform, gestionando flujos mediante airflow (cloud composer) y clusters de dataproc .
* modelado de datos: estructurar capas de datos en bigquery y asegurar la integración fluida con motores relacionales como postgresql, oracle y sql server.
* calidad y linaje: garantizar la trazabilidad del dato mediante herramientas de data lineage y asegurar que la información esté disponible para análisis avanzado en contour o herramientas de terceros.
* colaboración técnica: aplicar mejores prácticas de desarrollo de software, incluyendo control de versiones con git y revisión de código.
perfil profesional:
stack tecnológico lenguajes: python (avanzado), sql (avanzado).
* big data frameworks: spark (avanzado).
cloud computing & data orchestration (google cloud platform - intermedio)
* ecosistema gcp: google cloud platform, google cloud shell, google storage.
* orquestación y pipelines: airflow, google cloud composer, dataproc (spark/hadoop managed).
* data warehouse: bigquery (intermedio).
* etl & procesamiento: dataflow (básico/deseable).
bases de datos y análisis
* motores de db: mysql, postgresql, oracle, sql server.
* herramientas de analítica: sas (intermedio), pandas (básico/deseable), excel/google sheets.
* plataformas de datos: palantir foundry (pipeline builder, data lineage, contour, code repositories). herramientas de desarrollo y control
* control de versiones: git (intermedio).
* ide: vs code (u otros entornos de desarrollo para python).
* vertex ai
* certificación google cloud professional data engineer
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