Senior Data Engineer
¡IOLer se busca! 📢
En IOL InvertirOnline queremos brindar acceso a todas las personas al mundo de las inversiones y proteger sus ahorros💰📈. Para lograrlo, queremos sumar personas para el rol de SR Data Engineer al equipo de Data Management.
Cada uno de nuestros clientes es importante para nosotros, es por ello que quienes ocupen el puesto deberán velar por la experiencia del cliente a través de la gestión diaria.
🎯¿Cuál será tu misión?
Tu misión será garantizar que los datos de IOL fluyan de forma confiable desde las fuentes hasta los consumidores (analistas, modelos, dashboards, APIs), con la calidad, trazabilidad y performance que el negocio necesita. Al mismo tiempo, es un rol multiplicador: esperamos que esta persona eleve el nivel técnico del equipo, reduzca la deuda tecnológica, e integre capacidades de IA donde generen valor real.
🚀Entre tus principales objetivos se encuentran:
Diseño y construcción de pipelines: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y streaming sobre Databricks (Delta Lake, Spark Structured Streaming, Delta Live Tables), asegurando idempotencia, resiliencia y trazabilidad.
Arquitectura Lakehouse: Implementar y evolucionar la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold) en Databricks, definiendo estándares de modelado y particionado para las capas del data lake.
Calidad y gobierno de datos: Implementar controles de calidad (Great Expectations, Delta constraints, pruebas automatizadas) y trabajar con Unity Catalog para asegurar linaje, clasificación y accesos correctos.
Observabilidad: Configurar monitoreo, alertas y dashboards operativos para los pipelines en producción, garantizando SLAs de disponibilidad de datos.
Optimización: Identificar y resolver cuellos de botella de performance en queries, pipelines y almacenamiento, aplicando mejores prácticas de Spark y Delta Lake.
KPIs del área: Definir, implementar y hacer seguimiento de los KPIs del área de Data & Analytics, presentando resultados y tendencias al equipo y a la dirección.
Habilitación de stakeholders: Construir modelos de datos y estructuras que permitan a analistas y áreas de negocio explorar datos de forma autónoma y segura.
Mentoría técnica: Acompañar el crecimiento de IOLers con menor seniority mediante code reviews, sesiones de pairing, feedback técnico y transferencia de conocimiento.
Mejora de procesos: Identificar proactivamente oportunidades de mejora en los procesos del área y liderar su implementación con una visión de largo plazo.
📌Requisitos:
Formación universitaria: Personas graduadas en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Matemática, Estadística o carrera técnica afín. Se considera equivalente una carrera técnica con trayectoria comprobable.
Experiencia en Data Engineering: Mínimo 4 años trabajando en roles de ingeniería de datos, con responsabilidad sobre pipelines y arquitecturas de datos en producción.
Databricks en producción: Al menos 2 años de experiencia real con Databricks en entornos productivos — no solo exploración o cursos. Debe poder demostrar proyectos concretos con Delta Lake y Spark.
Python y PySpark avanzado: Escritura de código de calidad en Python para procesamiento de datos a escala, con manejo sólido de PySpark y pandas.
SQL avanzado: Dominio de SQL complejo: window functions, optimización de queries, modelado dimensional.
Cloud (mínimo uno): Experiencia en al menos una plataforma cloud (Azure, AWS o GCP) en servicios de datos y almacenamiento.
Experiencia en IA/ML: Haber implementado soluciones de machine learning o inteligencia artificial en producción — no solo haber tomado cursos o hecho experimentos locales.
Liderazgo comprobable de proyectos: Haber liderado al menos un proyecto de datos complejo de forma autónoma, o haber mentoreado formalmente a personas con menor experiencia.
🙏🏻 Deseable:
Certificaciones de Databricks: Databricks Certified Data Engineer Associate o Professional, ML Associate — avalan el dominio técnico de la plataforma.
Experiencia con LLMs en producción: Haber integrado modelos de lenguaje (OpenAI, Azure OpenAI, Llama) en flujos de datos o productos internos usando LangChain, LlamaIndex u orquestadores similares.
dbt: Uso de dbt para transformaciones, testing y documentación de modelos de datos.
Streaming de eventos: Experiencia con Kafka, Confluent o Spark Structured Streaming para arquitecturas de datos en tiempo real.
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Brindar un servicio tiene mucho de brindarnos a nosotros mismos. Por eso, somos una fintech enfocada en finanzas que se pone 100% al servicio de sus clientes. De los que ya lo son y de quienes aún no se animan a serlo.
Entendemos ese temor, pero los tiempos cambiaron. La tecnología permitió democratizar el acceso a la información y a herramientas funcionales para la gestión del dinero, por lo que el poder está en manos de los usuarios. Y nos enorgullece pensar que participamos de ese cambio de paradigma.
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