The Data Engineer will design, develop, and optimize data engineering solutions to ensure reliable information integration and availability for analytical and operational initiatives.
Data Engineer Middle
📜 Description
- Design, develop, and maintain ETL/ELT data pipelines for large volume integration and transformation.
- Implement data ingestion, cleaning, transformation, and storage processes in Data Lake and Data Warehouse architectures.
- Develop solutions using Python (Pandas, PySpark) for efficient data processing.
- Manage and optimize Azure Cloud environments, including Blob Storage and SQL Server.
- Develop and manage data solutions in Google Cloud Platform (GCP), particularly using BigQuery.
- Collaborate with Analytics, Data Science, and business teams to translate requirements into scalable solutions.
🛠️ Requirements
- 3 to 5 years of experience as a Data Engineer.
- 3 to 5 years of experience developing with Python (Pandas, PySpark or equivalent).
- 2 years or more of experience in Azure Cloud (Blob Storage and SQL Server).
- 2 years or more of experience in Google Cloud Platform (BigQuery).
- 2 years or more of experience with Airflow or similar orchestration tools.
- Experience in CI/CD processes.
✨ Benefits
- Continuous training programs and certifications.
- Access to learning and professional development platforms.
- Physical and emotional wellness programs.
- Opportunities for growth in international projects.
- Recognition and rewards for performance.
- Superior benefits compared to the law.
- Life insurance.
Full job description
Descripción de la empresa
Inetum es un grupo internacional de consultoría digital ágil. En la era post-transformación digital, nuestro propósito es permitir que cada una de las más de 27,000 personas que forman parte de nuestro equipo se renueve continuamente, viviendo de forma positiva su propio flow digital.
Con presencia en 26 países, promovemos trayectorias profesionales flexibles, innovación local y un equilibrio saludable entre la vida personal y profesional. Además, Inetum ha sido reconocida como Top Employer, certificación que avala nuestro compromiso con el bienestar, el desarrollo profesional y la excelencia en la gestión del talento.
Compromiso con la igualdad
En Inetum, promovemos un entorno de trabajo inclusivo y equitativo. Se tendrán en cuenta todos los candidatos, independientemente de su género, identidad, orientación sexual, edad, origen étnico, discapacidad u otras condiciones. Las decisiones de contratación se basan únicamente en las habilidades, competencias y valores alineados con nuestra cultura organizativa.
Nota de transparencia:
En nuestro proceso de selección utilizamos herramientas de inteligencia artificial para realizar un prefiltrado de perfiles. Estas herramientas se emplean únicamente como apoyo para el análisis y no toman decisiones de contratación, las cuales siempre son validadas por nuestro equipo de reclutamiento.
Si consideras que tu postulación fue evaluada de manera incorrecta, puedes escribirnos a:
reclutamiento.mx@inetum.com
Descripción del empleo
Diseñar, desarrollar, implementar y mantener soluciones de ingeniería de datos que permitan la integración, procesamiento y disponibilidad de información confiable para iniciativas analíticas y de negocio. Será responsable de construir y optimizar pipelines de datos, garantizar la calidad de la información y colaborar con equipos multidisciplinarios en entornos cloud.
Requisitos
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT para la integración y transformación de grandes volúmenes de información.
- Implementar procesos de ingestión, limpieza, transformación y almacenamiento de datos en arquitecturas Data Lake y Data Warehouse.
- Desarrollar soluciones utilizando Python (Pandas, PySpark o herramientas equivalentes) para el procesamiento eficiente de datos.
- Gestionar y optimizar entornos en Azure Cloud, incluyendo servicios como Blob Storage y SQL Server.
- Desarrollar y administrar soluciones de datos en Google Cloud Platform (GCP), especialmente utilizando BigQuery.
- Crear y optimizar consultas SQL avanzadas para análisis, procesamiento y explotación de datos.
- Implementar y administrar flujos de trabajo mediante Airflow o herramientas similares de orquestación.
- Participar en la definición e implementación de modelos de datos que soporten los requerimientos del negocio.
- Aplicar buenas prácticas de desarrollo utilizando Git/GitHub para control de versiones.
- Colaborar en la implementación de procesos CI/CD para automatizar despliegues y garantizar la calidad del software.
- Monitorear, mantener y optimizar el rendimiento de los procesos y plataformas de datos.
- Participar en proyectos de migración de datos y modernización de plataformas de información.
- Colaborar con equipos de Analytics, Data Science, BI y áreas de negocio para entender y traducir requerimientos en soluciones escalables.
- Explorar e incorporar herramientas basadas en Agentic Engineering e Inteligencia Artificial para optimizar procesos de ingeniería de datos.
Requisitos
Experiencia
- 3 a 5 años de experiencia como Data Engineer.
- 1 a 2 años de experiencia en Walmart Cloud - WCNP (deseable).
- 3 a 5 años de experiencia desarrollando con Python (Pandas, PySpark o equivalente).
- 2 años o más de experiencia en Azure Cloud (Blob Storage y SQL Server).
- 2 años o más de experiencia en Google Cloud Platform (BigQuery).
- 2 años o más de experiencia con Airflow o herramientas similares de orquestación.
- 2 años o más de experiencia en desarrollo y mantenimiento de pipelines ETL/ELT.
- Experiencia en procesos de CI/CD (Integración Continua y Entrega/Despliegue Continuos).
- Experiencia en modelado de datos.
- Experiencia trabajando con Git/GitHub.
- Experiencia en proyectos de migración de datos (deseable).
- Experiencia utilizando herramientas de Agentic Engineering (deseable).
Conocimientos técnicos
- Python (Pandas, PySpark).
- SQL avanzado.
- Azure Cloud (Blob Storage, SQL Server).
- Google Cloud Platform (BigQuery).
- Apache Airflow o herramientas de orquestación similares.
- Data Modeling.
- Arquitecturas Data Lake y Data Warehouse.
- Git/GitHub.
- ETL/ELT.
- CI/CD.
Competencias
- Pensamiento analítico y resolución de problemas.
- Orientación a resultados.
- Capacidad de trabajo colaborativo.
- Comunicación efectiva.
- Proactividad e innovación.
- Atención al detalle.
- Adaptabilidad a entornos dinámicos.
Idiomas
- Inglés intermedio (lectura técnica y comprensión de documentación especializada).
- Deseables
- Certificaciones en Azure, Google Cloud o tecnologías de datos.
- Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum/Kanban).
- Experiencia en ecosistemas de datos empresariales de retail y consumo masivo.
- Experiencia en Walmart Cloud Native Platform (WCNP).
Información adicional
Lo que ofrecemos
- Programas de formación continua y certificaciones.
- Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional.
- Cultura de innovación y colaboración.
- Programas de bienestar físico y emocional.
- Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales.
- Reconocimiento y recompensas por desempeño.
- Sueldo base
- Prestaciones superiores a las de la ley
- Seguro de vida
- Seguro de Gastos Médicos Mayores
- Vales de despensa
- Esquema 100% nómina
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