Ingeniero de Datos (Hibrido Quito) at Keppri

Quito, , Ecuador -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

15 May, 26

Salary

0.0

Posted On

14 Feb, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

SQL, Spark, PySpark, Python, Airflow, Prefect, Dagster, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Synapse, Git, CI/CD, Data Governance, Data Quality

Industry

technology;Information and Internet

Description

Keppri Busca Ingeniero de Datos (Sector Bancario) En Keppri, los seres humanos son el núcleo de nuestro desarrollo tecnológico. Somos una consultora enfocada en todo el ciclo de productos digitales, con amplia experiencia en los sectores financiero e inmobiliario. Si buscas un entorno donde el desarrollo personal y profesional es una prioridad, esta oportunidad es para ti. Tu Rol Ingeniero de Datos – Banca Serás responsable de diseñar, construir y operar soluciones de datos para un cliente del sector bancario, habilitando analítica, reporting regulatorio/gerencial, modelos de riesgo y casos de negocio. Trabajarás con equipos de producto, BI, analítica, ingeniería y seguridad para garantizar calidad, disponibilidad, trazabilidad y gobierno de los datos. Responsabilidades clave Ingeniería y plataformas de datos Diseñar y desarrollar pipelines ETL/ELT (batch y/o streaming) para ingestión, transformación y publicación de datos. Implementar y mantener modelos de datos en data lake / data warehouse (modelos dimensionales, data marts, capas bronze/silver/gold). Optimizar performance de consultas y procesos (particionado, clustering, manejo eficiente de archivos/tablas). Calidad, gobierno y trazabilidad Asegurar calidad de datos (validaciones, reconciliaciones, reglas de negocio, monitoreo de pipelines). Implementar linaje, catálogo y documentación de datasets, definiendo estándares de nombres y metadatos. Gestionar accesos y seguridad de datos (principio de mínimo privilegio, cifrado, clasificación de datos sensibles). Operación y confiabilidad Monitorear pipelines y plataformas, gestionar incidentes y establecer SLAs/controles operativos. Automatizar despliegues con CI/CD e Infraestructura como Código cuando aplique. Trabajo colaborativo Levantar requerimientos con áreas de negocio (canales, riesgo, finanzas, operaciones) y traducirlos a soluciones de datos. Colaborar con analistas/DS/BI para habilitar datasets confiables y reutilizables. Competencias Clave +3 a 5 años de experiencia en ingeniería de datos en entornos productivos. Experiencia comprobada en sector bancario/financiero (datos transaccionales, auditoría, calidad, trazabilidad). Dominio de SQL avanzado (optimización, ventanas, CTEs, modelado). Experiencia con al menos una tecnología de procesamiento: Spark / PySpark (deseable fuerte) o Python para procesamiento (pandas) en pipelines orquestados Experiencia con herramientas de orquestación: Airflow, Prefect, Dagster u otras Manejo de data warehouse/lakehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Synapse (según stack) Conocimiento de formatos y almacenamiento: Parquet/ORC, particionado, compresión (Deseable) Delta Lake / Iceberg / Hudi Experiencia con control de versiones Git y prácticas de entrega continua (CI/CD deseable). Buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos. Deseables (no excluyentes) Streaming y mensajería: Kafka/Kinesis/PubSub. Nube (ideal AWS): S3, Glue, Athena, EMR, Redshift, Lake Formation (o equivalentes). Data quality frameworks: Great Expectations, Deequ u otros. Conocimiento de regulaciones/procesos bancarios: conciliaciones, riesgo, AML/KYC, reportes, auditoría. Experiencia con herramientas de catálogo/linaje: DataHub, Collibra, Amundsen, OpenMetadata. Modelado orientado a analítica: Kimball, Data Vault (deseable). Lo que ofrecemos Salario competitivo acorde a tu experiencia. Desarrollo profesional: apoyo para formación continua y certificaciones. Bonificaciones por desempeño. Un ambiente centrado en tu crecimiento humano y profesional. Proyectos retadores con impacto real en banca y transformación digital. Si estás listo para construir plataformas y pipelines de datos confiables en un entorno bancario exigente, ¡únete a Keppri!

Responsibilities

The Data Engineer will be responsible for designing, building, and operating data solutions for a banking client, enabling analytics, regulatory/management reporting, risk models, and business cases. This involves engineering data platforms, implementing ETL/ELT pipelines, maintaining data models in data lakes/warehouses, and ensuring data quality, governance, and traceability.