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Data Engineer Con Databricks
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**Data Engineer con Databricks** para unirse a un equipo innovador en Buenos Aires. Buscamos profesionales avanzados o graduados en Ingeniería con sólida experiencia en DBT, Airflow y Python. Serás responsable de definir estrategias de ingesta, construir proyectos de datos y colaborar en equipos ...
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Argentina , Buenos Aires
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No proporcionado
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Fecha de expiración
Hasta nuevo aviso

Sobre el puesto de Data Engineer

¿Buscas oportunidades en uno de los campos tecnológicos con mayor demanda? Los trabajos de Data Engineer representan el pilar fundamental de cualquier estrategia data-driven moderna. Un Data Engineer, o Ingeniero de Datos, es el profesional especializado en diseñar, construir y mantener la arquitectura de datos que permite a las empresas recopilar, almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente y fiable. Su labor es crucial para transformar datos crudos en un activo estratégico y accesible.

Las responsabilidades típicas de un Data Engineer giran en torno a la creación de pipelines de datos robustos. Esto implica desarrollar, implementar y mantener procesos ETL (Extract, Transform, Load) o ELT, que son los encargados de mover y transformar los datos desde múltiples fuentes hacia almacenes o lagos de datos. Deben garantizar que estos procesos sean escalables, eficientes y cumplan con los estándares de calidad y gobierno del dato. Además, colaboran estrechamente con científicos de datos, analistas y equipos de negocio para comprender sus necesidades y asegurar que los datos estén disponibles, estructurados y listos para su análisis y visualización.

En cuanto a habilidades y requisitos, los empleos de Data Engineer suelen demandar un sólido dominio de lenguajes de programación como Python y Scala, y un conocimiento avanzado de SQL para la manipulación y consulta de datos. La experiencia con tecnologías en la nube (AWS, Azure, GCP) es casi indispensable hoy en día, así como el manejo de herramientas y frameworks como Apache Spark, Kafka, Airflow, y plataformas de almacenamiento como Snowflake, Redshift o BigQuery. Es fundamental entender formatos de datos estructurados y semiestructurados (Parquet, Avro, JSON) y principios de arquitectura de datos.

Más allá de lo técnico, un buen Data Engineer posee una mentalidad proactiva, gran capacidad para resolver problemas complejos y habilidades de comunicación para interactuar con diferentes áreas técnicas y de negocio. Su trabajo, aunque altamente técnico, tiene un impacto directo en la toma de decisiones empresariales. Si te apasiona construir los cimientos sobre los que se sustenta la inteligencia de negocio, explorar los empleos de Data Engineer es el primer paso hacia una carrera con un futuro extraordinariamente prometedor y en constante evolución.