Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y streaming utilizando arquitecturas data lakehouse y GenAI; transformar datos con Python, PySpark, SQL y dbt; orquestar con Airflow o Dagster y asegurar calidad de datos.
Diseñar pipelines de datos batch y streaming.
Orquestar pipelines con herramientas como Apache Airflow o Dagster.
Monitorizar pipelines y datos en producción.
Requisitos clave
Experiencia en data engineering o ML engineering.
Manejo experto de Python y SQL.
Experiencia con Spark/PySpark y arquitecturas data lakehouse.