Ingeniero de Datos Senior

Sobre esta oportunidad

PadSplit está haciendo crecer su plataforma de analítica y busca un Ingeniero de Datos Senior con experiencia práctica que trabaje junto a su líder actual de Data Engineering. El rol combina la construcción de nuevos pipelines y modelos de datos con la responsabilidad de mantener operativos los flujos críticos, especialmente el flujo diario Postgres → Snowflake → dbt y las cargas desde APIs de terceros. Todo se entrega mediante pull requests revisadas, no con scripts sueltos.

Perfil buscado

Buscan a un profesional que piense de forma natural en dimensiones, tablas de hechos y dimensiones que cambian lentamente (SCD). Debe saber cuándo conviene una carga completa y cuándo una incremental, y cómo esa decisión afecta la idempotencia y los backfills. Escribe PRs claras y fáciles de revisar, y da revisiones de código con el mismo rigor, cuidando los cambios acotados, las pruebas sensatas y los posibles puntos de falla. Se siente cómodo con flujos de datos complejos en Python y tiene suficiente conocimiento de AWS para razonar sobre roles de tareas, buckets y accesos entre cuentas, sin tener que hacerse cargo de toda la ingeniería de plataforma.

Requisitos clave

• Fundamentos sólidos de bases de datos relacionales y de almacenes de datos: llaves, granularidad, normalización frente a esquema estrella y cómo se codifica el comportamiento SCD.
• Experiencia práctica con Dagster o Airflow, más allá de escribir SQL dentro de una interfaz de programación de tareas.
• Experiencia real construyendo y manteniendo modelos, pruebas y documentación en dbt.
• Dominio de Python para mover datos a escala en las etapas de extracción, transformación y carga.
• Conocimiento práctico de S3, IAM y ECS/Fargate a nivel de depurar un job.
• Familiaridad con Airbyte u otras herramientas de extracción y carga (EL).
• Disciplina en PRs: escribir pull requests que otros puedan revisar fácilmente y dar revisiones igual de rigurosas.
• Mentalidad de confiabilidad: historial de mantener pipelines saludables y consistentes entre cargas completas e incrementales, sin convertirse en un punto único de falla.

Qué harás en el día a día

• Abrir y fusionar pull requests para jobs, assets, schedules y sensors de Dagster, además de modelos, pruebas y documentación en dbt.
• Construir y depurar pipelines en Python para sincronizaciones desde APIs REST, extracciones grandes desde Postgres, cargas en Parquet y operaciones COPY en Snowflake.
• Monitorear ejecuciones en producción e investigar fallas relacionadas con IAM, memoria insuficiente, instancias Spot o watermarks incorrectos.
• Trabajar con analítica y producto en el diseño de dim/fct/x_fct y en la calidad de los datos.
• Escribir runbooks breves para que otras personas puedan operar tus pipelines.

Beneficios de la posición

• Política de vacaciones pagadas ilimitadas con once (11) feriados de la empresa.
• Plan 401(k).
• Doce (12) semanas de licencia pagada por maternidad o paternidad, aplicable tanto a padres biológicos como no biológicos.
• Seguros accidentales opcionales y beneficios FSA y DCFSA.

¿Por qué considerar esta empresa?

PadSplit trabaja en uno de los desafíos más urgentes del sector inmobiliario: la crisis de vivienda asequible. Ser parte de su equipo de datos significa aportar a decisiones que impactan directamente a las personas que buscan un hogar.

Rango salarial

USD 180,000 - 200,000

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.