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Develop and orchestrate data solutions using pure Python scripts and complex SQL queries without visual ETL tools. Manage high-performance data ingestion and processing while ensuring robust error handling and data quality.
Ingeniero de Datos / Data Engineer (Python, SQL, ETL)
4-5 años de experiencia
Modalidad: 100% Remoto
Horario: Alta flexibilidad horaria (salida aprox. a las 17:00h) y jornada intensiva los viernes.
Sobre el rol: Buscamos un perfil altamente técnico, un desarrollador "hands-on" para un entorno de datos fuertemente orientado al open source. Es imprescindible que estés acostumbrado a picar código desde cero. En este proyecto no se utilizan herramientas ETL visuales o de "drag & drop"; el trabajo es puro código ("pantalla negra"), construyendo y orquestando soluciones de datos directamente mediante scripts en Python y sentencias SQL complejas. El cliente utiliza StarRocks como motor analítico de alto rendimiento, por lo que buscamos a alguien con una base relacional y de Data Warehousing tan sólida que pueda adaptarse rápidamente a esta tecnología.
Requisitos Imprescindibles:
Python (Scripting & Procesamiento): Capacidad para crear scripts desde cero para el tratamiento e ingesta de datos. Experiencia sólida en procesamiento de archivos (ej. CSVs) gestionando las limitaciones de memoria, uso de estructuras de datos (listas vs diccionarios) y gestión robusta de errores en ingestas mediante código puro.
SQL Avanzado: Amplio dominio en sentencias complejas, tipologías de relaciones, joins, funciones de agregación y filtros complejos (WHERE vs HAVING). Capacidad para detectar duplicados, manejar registros huérfanos y dominio de Window Functions para cálculos sobre conjuntos de datos.
PostgreSQL (Rendimiento y Tunning): Experiencia real trabajando con grandes volúmenes de tablas. Creación, gestión y optimización de índices. Conocimiento profundo de planes de ejecución (uso del comando EXPLAIN) y capacidad para identificar cuándo un índice es contraproducente.
Desarrollo de ETL / ELT (Código puro): Sólida base en diseño de flujos de datos programados a medida. Dominio conceptual y práctico de cargas incrementales frente a cargas totales, gestión de fallos en mitad de una ingesta (ej. qué hacer si falla al 80%) y aplicación de controles de calidad de datos mediante código.
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— Sarah J.
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Marketing Manager
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