Data Engineer

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Stefanini LATAM

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10,000+ employees

Founded 1987

🤖 Artificial Intelligence

🔒 Cybersecurity

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Cybersecurity • SaaS

Stefanini LATAM is a technology solutions provider with over 30 years of experience in digital transformation. The company focuses on integrating innovative technological solutions for businesses to enhance their operational models and customer experiences through automation, artificial intelligence, cybersecurity, and data analytics. Stefanini collaborates with clients to identify opportunities for optimization and growth, ensuring that businesses can adapt to the evolving digital landscape effectively.

📋 Description

• Diseñar, desarrollar y mantener canales de datos y procesos ETL para garantizar el flujo eficiente y confiable de datos desde diversas fuentes a nuestro almacén de datos. • Colaborar con científicos de datos, analistas y otras partes interesadas para comprender los requisitos de datos y traducirlos en soluciones técnicas. • Realizar modelado de datos y diseño de bases de datos para optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos. • Implementar procesos de validación y calidad de los datos para garantizar la precisión e integridad de los datos. • Supervisar y solucionar problemas de sistemas y canalizaciones de datos para identificar y resolver cualquier problema o cuello de botella. • Desarrollar y mantener documentación para procesos, sistemas y mejores prácticas de ingeniería de datos. • Manténgase actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en ingeniería de datos y recomiende mejoras para mejorar la infraestructura y los sistemas de datos.

🎯 Requirements

• Experiencia comprobada como ingeniero de datos o puesto similar. • Conocimiento de SQL y experiencia con bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL) • Dominio de al menos un lenguaje de programación (p. ej., Python, Java, Scala) • Fuerte dominio herramientas y procesos ETLs y ELTs. • Experiencia con servicios como AWS redshift, AWS Glue, AWS S3 para hacer modelos de ML. • Conocimiento de plataformas de datos basadas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud) • Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas. • Fuertes habilidades de comunicación y colaboración. • Capacidad para trabajar de forma independiente y en un entorno orientado al equipo. • Atención al detalle y compromiso de realizar un trabajo de alta calidad.

🏖️ Benefits

• Salud • Trabajo remoto