Ingeniero de Datos Sénior

• Sólidos conocimientos de SQL y Python, con experiencia práctica consolidada en la construcción de pipelines de datos y modelos analíticos de grado de producción
• Comprensión profunda de las metodologías de modelado dimensional y del diseño moderno de almacenes de datos en plataformas como Snowflake, BigQuery o similares
• Experiencia liderando proyectos de forma independiente y gestionando la entrega entre múltiples partes interesadas o equipos
• Experiencia sólida con herramientas de orquestación como Airflow, Dagster o similares
• Sólida comprensión de la calidad de datos, el linaje, la observabilidad y la excelencia operativa en un entorno de ingeniería de datos
• Capacidad para tomar problemas de negocio ambiguos y convertirlos en soluciones de datos limpias, mantenibles y bien documentadas
• Experiencia trabajando con plataformas en la nube, preferiblemente AWS, aunque la experiencia en Azure o GCP también es valiosa
• Confianza para influir en las decisiones técnicas dentro de tu equipo y colaborar eficazmente tanto con interlocutores técnicos como no técnicos
• Excelentes habilidades de comunicación y una mentalidad colaborativa orientada a la resolución de problemas

• Experiencia con sistemas de origen basados en eventos
• Experiencia con bases de datos analíticas nativas de la nube como Snowflake, BigQuery o Databricks
• Familiaridad con capas semánticas, modelado de métricas y habilitación de productos de datos más allá de los informes de BI tradicionales
• Experiencia en entornos impulsados por la experimentación o por el producto
• Experiencia con prácticas de gobernanza de datos, catalogación y documentación como DataHub
• Experiencia mejorando la productividad de los desarrolladores mediante herramientas, frameworks compartidos o patrones reutilizables
• Experiencia en entornos multi-cloud y comprensión de las compensaciones (trade-offs) entre plataformas

• Seguro médico / de salud
• Vacaciones anuales abiertas
• Programa de asistencia al empleado
• Formación y Desarrollo de Aprendizaje

Los beneficios adicionales varían según el país y se compartirán durante el proceso de contratación.

Tenemos la misión de ser pioneros en la próxima era del juego en el mundo. A medida que crecemos en Europa y Latinoamérica, estamos construyendo The Playstack: la tecnología que impulsa la próxima generación de deportes, juegos y experiencias para los fans. ¡Únete a nosotros y ayúdanos a convertirla en la plataforma más utilizada del mundo! Desde operaciones, pasando por marketing, hasta producto, buscamos personas con talento que den forma a la manera en que millones de clientes juegan, ven y conectan cada día.

¿Te entusiasma la idea de construir una infraestructura de datos moderna que impulse la analítica de autoservicio y productos de datos de alta calidad a escala? En Super Technologies, los datos son un habilitador estratégico para la toma de decisiones, la experimentación y la medición del rendimiento. Nuestro equipo de Analytics Platform construye los cimientos que hacen que los datos sean fiables, accesibles y accionables, colaborando estrechamente con los equipos de producto, analistas, científicos de datos e ingeniería para medir lo que realmente importa. Te unirás a una comunidad madura y en crecimiento de más de 40 ingenieros de datos que están dando forma a uno de los ecosistemas de datos más avanzados de la industria.

• Diseñar, construir y evolucionar pipelines ETL/ELT escalables para conjuntos de datos de gran volumen y cambios rápidos
• Liderar iniciativas de datos de mediana a gran escala de principio a fin, desde la definición de requisitos y el diseño técnico hasta el despliegue en producción y la mejora continua
• Modelar datos fiables y listos para la analítica utilizando metodologías de almacén de datos probadas como Kimball, Inmon o enfoques similares
• Desarrollar y mantener capas analíticas curadas, modelos semánticos y data marts que permitan el autoservicio y una toma de decisiones basada en la confianza
• Orquestar flujos de trabajo robustos utilizando herramientas como Apache Airflow, mejorando la fiabilidad, la observabilidad y la mantenibilidad de los pipelines de datos
• Colaborar con ingenieros de software, analistas, gestores de producto y partes interesadas del negocio para traducir requisitos ambiguos en soluciones de datos escalables
• Identificar proactivamente problemas de calidad de datos, rendimiento y modelado, e impulsar mejoras antes de que se conviertan en problemas de negocio
• Contribuir a las decisiones de arquitectura e ingeniería dentro de tu dominio, equilibrando la velocidad, la calidad y la mantenibilidad a largo plazo
• Mentorear a ingenieros de datos menos experimentados mediante revisiones de código, debates de diseño, documentación y orientación diaria
• Elevar el nivel de ingeniería mediante pruebas, automatización, prácticas de CI/CD, documentación clara y estándares técnicos rigurosos