Estamos buscando un/a Data Engineer cuya misión sea diseñar, construir y escalar plataforma de datos que impulse decisiones de producto, operacionesy clientes.

Serás responsable de crear y mantener una arquitectura donde:

• BigQuery como fuente de la verdad

• Los datos fluyan de forma confiable desde sistemas operacionales

• Los equipos internos y clientes puedan acceder a insights claros y accionables

• Preparar plataforma para el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Responsabilidades

Arquitectura de Datos:

• Diseñar y evolucionar un data warehouse en BigQuery como fuente única de verdad

• Diseñar y construir un Data Lake para ingestión y almacenamiento de datos crudos

• Diseñar arquitecturas escalables orientadas a analytics y ML

• Definir modelos de datos (fact/dim, data marts) orientados a negocio

• Liderar decisiones de arquitectura para escalabilidad y costos

Pipelines y Procesamiento:

• Construir pipelines ETL/ELT robustos usando:

  • Apache Spark (transformaciones)

  • Airflow

• Integrar múltiples fuentes:

  • PostgreSQL

  • MongoDB

  • Firebase

• Diseñar pipelines incrementales y procesos MERGE eficientes en BigQuery

Fuente de verdad & calidad:

• Asegurar consistencia entre sistemas operacionales y BigQuery

• Implementar validaciones, monitoreo y alertas de calidad de datos

• Definir SLAs de datos y estrategias de recuperación ante fallos

Data Lifecycle y Optimización:

• Implementar estrategias de TTL y cleanup en bases operacionales

• Optimizar costos de almacenamiento y procesamiento

• Eliminar redundancias

Analytics y Reporting:

• Construir datasets listos para análisis y BI

• Habilitar dashboards y reporting para:

  • Equipos internos (producto, growth, ops)

  • Clientes (restaurantes)

• Colaborar en métricas clave del negocio (ventas, inventario, performance)

Colaboración:

• Trabajar de cerca con ingeniería de producto para instrumentación de eventos

• Apoyar a stakeholders con análisis ad hoc

• Participar en decisiones técnicas cross-team

Stack Tecnológico

• Cloud: GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Functions)

• Data Lake: Cloud Storage, formatos (Parquet)

• Data Warehouse: BigQuery

• Procesamiento: Spark

• Orquestación: Airflow

• Bases de datos: PostgreSQL, MongoDB, Firebase

• Lenguaje: Python SQL

• BI

Requisitos

• 4+ años de experiencia en Data Engineering

• Experiencia sólida diseñando: Data Lakes, Data Warehouses modernos

• Experiencia práctica con GCP y BigQuery

• Dominio avanzado de SQL y modelado de datos

• Experiencia con: Spark, Airflow

• Experiencia con Python para procesamiento de datos

• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos

• Capacidad de trabajar con alta autonomía

• Capacidad de trabajar con autonomía en un entorno de startup.

Será un plus

• Experiencia construyendo plataformas de datos desde cero

• Experiencia preparando datos para:

• Conocimiento de feature stores o pipelines de ML

• Experiencia con streaming (Kafka, Pub/Sub)

• Experiencia en SaaS B2B o foodtech

• Experiencia optimizando costos en BigQuery

Lo que ofrecemos

• Impacto real desde el día uno: serás una pieza clave del equipo de datos.

• Ambiente colaborativo con mucha autonomía y espacio para proponer.

• Posibilidad de crecer junto al área de datos conforme la empresa escala.

• Acceso a herramientas modernas y stack tecnológico actualizado.