- Mínimo 4 años de experiencia profesional.
- Experiencia como Ingeniero/a de Datos / Big Data Engineer.
- Dominio de Python y SQL avanzado.
- Experiencia con Apache Spark / PySpark.
- Experiencia en construcción de pipelines ETL/ELT.
- Experiencia con arquitecturas Data Lake / Lakehouse.
- Experiencia trabajando con AWS y/o Azure.
Tecnologías
AWS: S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, Kinesis/MSK, CloudWatch, IAM.
Azure: ADLS, Data Factory, Synapse Analytics, Databricks, Azure Functions, Event Hub, Azure Monitor.
Data Engineering: Spark, PySpark, Kafka, Kinesis, Event Hub, Parquet, JSON, Avro.
DataOps / DevOps: Git, CI/CD, Azure DevOps, GitHub Actions, Terraform, Docker y Kubernetes.
Gobierno de Datos: Data Catalog, Data Lineage, Data Quality, Glue Catalog y Microsoft Purview.