Data Engineer Senior at NEORIS

, , Peru -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

17 Mar, 26

Salary

0.0

Posted On

17 Dec, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Scala, AWS, Data Engineering, ETL, Data Pipelines, Data Integration, Data Transformation, Data Quality, Agile, DevOps, Data Lake, Data Warehouse, Apache Airflow, Testing Automation, Data Governance

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

NEORIS es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, teniendo 20 años de experiencia como Socios Digitales de algunas de las mayores compañías del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con nuestra cultura multicultural de startup en donde cultivamos innovación, aprendizaje continuo para crear soluciones de alto valor para nuestros clientes. 🚀 ¡Transforma datos en valor! Únete a un equipo de vanguardia en el sector financiero ¿Eres un Data Engineer Senior apasionado por construir arquitecturas de datos robustas, escalables y seguras en entornos cloud? Estamos buscando un profesional con sólida experiencia en Python, Scala y AWS para liderar el diseño e implementación de pipelines de datos de alto impacto para el sector financiero 📌 ¿Qué harás? Analizar, diseñar y desarrollar aplicaciones y pipelines de datos en Python y Scala. Implementar soluciones estandarizadas usando frameworks internos como Kirby y Scalfolder. Diseñar e implementar procesos en AWS (Glue, Redshift, S3, Lambda, EMR) y servicios de AWS-Data. Construir y optimizar flujos de datos con Data Flow y herramientas de orquestación como Airflow, Step Functions y Control-M. Integrar y transformar fuentes heterogéneas: binarios, planos, relacionales (Oracle, PostgreSQL, MySQL) y no relacionales (MongoDB, DynamoDB). Desarrollar procesos ETL/ELT con enfoque en escalabilidad, seguridad y calidad de datos. Realizar pruebas unitarias y validaciones rigurosas de consistencia e integridad. Documentar soluciones y capacitar al equipo en buenas prácticas de ingeniería de datos. Participar activamente en la migración y modernización de arquitecturas de datos hacia la nube. 📚 Requerimientos: +5 años de experiencia como Data Engineer Senior. Dominio de Python (pandas, PySpark, NumPy) y Scala (Spark, Akka). Experiencia sólida con Kirby y/o Scalfolder para scaffolding y generación de código. Conocimiento avanzado en servicios de AWS: Glue, Redshift, S3, Lambda, EMR, IAM, Data Lake, Data Catalog. Manejo de herramientas de orquestación: Apache Airflow, AWS Step Functions, Control-M. Experiencia integrando fuentes de datos: Parquet/Avro, CSV/TXT, Oracle/PostgreSQL/MySQL, MongoDB/DynamoDB. Práctica en testing automatizado (unitario) y validación de calidad de datos. Familiaridad con metodologías Agile/Scrum, DevOps y pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins). Conocimiento de patrones arquitectónicos: Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh. Compromiso con seguridad, gobernanza de datos y optimización de recursos. 🎯 Competencias clave Autonomía total en proyectos técnicos de alta complejidad. Capacidad para diagnosticar y resolver problemas de forma escalable. Excelente comunicación y habilidades de mentoría. Mentalidad orientada a la innovación, la calidad y la colaboración. Ofrecemos: Planilla y beneficios de ley 100% Seguro complementario 100% cubierto para el trabajador Día libre por cumpleaños + Gift Card Atractivo plan de beneficios corporativos Ambiente laboral dinámico Crecimiento Profesional Sueldo competitivo Trabajo remoto/ híbrido según servicio Estamos orgullosos de nuestra multiculturalidad porque promueve la diversidad, la igualdad, el respeto, la tolerancia y la inclusión. Nuestro compromiso es establecer un ambiente de trabajo seguro y dinámico, donde todos puedan dar lo mejor de sí. Te invitamos a conocernos en http://www.neoris.com, Facebook, LinkedIn, Twitter o Instagram: @NEORIS. Joseline Roca #LI-JR1

Responsibilities

The Data Engineer Senior will analyze, design, and develop data applications and pipelines using Python and Scala. They will also implement standardized solutions and optimize data flows in AWS environments.