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Más de 92.000 ofertas activasEn remoto, International - Europe only +1·Jornada completa·Añadida hace 5 días (comprobada el 27 oct)
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Esta oferta se escribió originalmente en inglés.
Para ser considerado para este puesto, debes tener las siguientes cualificaciones:
Más de 4 años de experiencia profesional en ingeniería de datos o una disciplina estrechamente relacionada
Gran dominio de SQL
Gran dominio de al menos un lenguaje de programación comúnmente utilizado para la ingeniería de datos (por ejemplo, Python, Scala o Java)
Experiencia práctica construyendo y operando procesos ETL/ELT en un entorno de producción
Experiencia trabajando con plataformas de datos en la nube (por ejemplo, AWS, GCP o Azure)
Experiencia con herramientas modernas de almacenamiento de datos (data warehousing)
Sólido conocimiento de conceptos de modelado de datos, calidad de datos y orquestación de procesos (pipelines)
Comodidad trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos y diagnosticando problemas de datos de forma independiente
Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow, Dagster o similares
Familiaridad con tecnologías de transmisión de datos (por ejemplo, Kafka, Kinesis)
Experiencia con dbt o marcos de trabajo de transformación similares
Exposición a prácticas de infraestructura como código (por ejemplo, Terraform)
Experiencia previa apoyando directamente a equipos de analítica o ciencia de datos
Compensación competitiva con beneficios, vacaciones pagadas y bajas por enfermedad.
Janea Systems (USA) es un equipo dinámico de los mejores e ingeniosos especialistas en ingeniería de software e innovadores de soluciones de todo el mundo. Desde el kernel hasta la nube, proporcionamos servicios de desarrollo de software de alto impacto a empresas Fortune 500.
Buscamos un Senior Software Engineer - Data Engineering excepcionalmente talentoso para unirse a nuestro equipo de consultoría en rápido crecimiento. Diseñarás, construirás y mantendrás la infraestructura de datos que impulsa la analítica, la elaboración de informes y las funciones del producto, convirtiendo los datos brutos en conjuntos de datos fiables, bien modelados y accesibles. Serás responsable de los procesos ETL/ELT de extremo a extremo, con un enfoque igual de importante en la calidad y la fiabilidad de los datos.
Ubicación - 100% remoto
Horario de trabajo - Jornada completa/ Horario flexible
Diseñar, construir y mantener procesos ETL/ELT escalables que ingieran, transformen y entreguen datos de una variedad de fuentes internas y externas
Desarrollar y optimizar modelos y esquemas de datos que den soporte a la analítica, la elaboración de informes y las necesidades de las aplicaciones derivadas
Monitorizar la salud de los procesos y solucionar problemas de calidad de datos
Implementar prácticas de alerta y observabilidad
Colaborar con los equipos de analítica, producto e ingeniería para comprender las necesidades de datos y traducirlas en soluciones de datos duraderas
Mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad de la infraestructura de datos existente
Escribir documentación técnica clara
Contribuir a los estándares del equipo para pruebas, revisión de código y despliegue
Participar en rotaciones de guardia o respuesta ante incidentes según sea necesario para dar soporte a los sistemas de datos de producción
¿Por qué unirse a Janea? Porque el talento de clase mundial merece oportunidades de clase mundial. Lo que ofrecemos:
La oportunidad de trabajar con un equipo globalmente diverso de ingenieros de élite en los desafíos de ingeniería más difíciles de la industria.
Condiciones de trabajo ultraflexibles: proporcionamos una generosa asignación para equipo de oficina para que puedas trabajar desde casa; también podemos proporcionarte un escritorio en una oficina o espacio de coworking cerca de ti, o puedes usar ambos. No es necesario realizar viajes de negocios.
Un entorno de trabajo agradable, tipo start-up, con excelentes oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional.
Horario de trabajo flexible: como empresa con prioridad en el trabajo remoto, nuestro enfoque siempre ha sido hacer bien el trabajo, no cuándo o dónde se hace.
Reporta a - Team Lead
Miembro de - Equipo de Ingeniería