Data Engineer

El equipo de HR Data Mart (HRDM) desarrolla y mantiene productos de datos e infraestructura de analítica de Recursos Humanos, proporcionando conjuntos de datos seguros, escalables y certificados para los Centros de Excelencia de RR.HH. y líderes del área.

Alcance del Trabajo

• Desarrollar y mantener pipelines de datos seguros y eficientes utilizando DBT, PySpark y aplicaciones en Python.
• Construir infraestructura y herramientas para procesos ETL mediante Python, DBT, Terraform y servicios de AWS.
• Implementar mejoras de procesos y pruebas de calidad de datos.
• Monitorear pipelines y garantizar una disponibilidad del 99,5%.
• Crear y mantener modelos de datos utilizados por equipos internos asociados.
• Diseñar y desarrollar vistas semánticas y capas de ontología sobre modelos de dbt.
• Desarrollar e implementar agentes de IA utilizando Snowflake Cortex Analyst y Cortex Search para casos de uso de Recursos Humanos.
• Configurar y mantener conexiones mediante MCP (Model Context Protocol) entre Snowflake y herramientas internas de IA.

Requisitos Excluyentes

• Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o disciplinas afines.
• Experiencia avanzada en Snowflake, incluyendo:
  • Modelado de datos.
  • Diseño y construcción de Data Marts.
  • Diseño de Data Warehouses.
• Experiencia con DBT para transformaciones de datos.
• Dominio de Python, incluyendo programación orientada a objetos y automatización de procesos de datos.
• Experiencia con Apache Airflow.
• Integración de APIs REST y procesos de ingesta de datos.
• Consultas y optimización en Google BigQuery.
• Manejo seguro de grandes volúmenes de datos y datos sensibles.
• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Sólidos conocimientos de SQL y optimización avanzada de consultas.
• Excelentes habilidades de documentación técnica.
• Nivel avanzado de inglés, tanto oral como escrito.

Requisitos Deseables

• Experiencia en diseño de capas semánticas o modelado semántico.
• Conocimiento de Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) o tecnologías equivalentes orientadas a consultas sobre modelos de IA generativa.
• Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o frameworks similares para exposición de contexto e integración de herramientas con IA.
• Familiaridad con Prompt Engineering y Context Engineering para agentes basados en LLMs conectados a fuentes de datos certificadas.