Ingeniero de Datos

1. Desarrollar código limpio y eficiente siguiendo las mejores prácticas de programación en Pyspark.
2. Entender conceptos de optimización de queries.
3. Colaborar con diseñadores y otros desarrolladores para diseñar e implementar flujos de datos.
4. Integrar flujos de datos a productos internos y disponibilizar data en catálogos..
5. Manejar herramientas como Azure Data Factory y Databricks para realizar los distintos flujos de data e integraciones.
6. Trabajar en un entorno ágil, colaborativo y adaptable, resolviendo problemas de manera efectiva y comunicándose de manera clara y concisa.
7. Conocimiento en Google Cloud es un plus

Somos una corporación multinacional de bebidas y alimentos fundada en 1885 con operaciones en más 14 países, con más de 15,000 colaboradores. Tenemos el portafolio de bebidas más grande de la región, y contamos con socios estratégicos como PepsiCo y AB InBev. El último año hemos tenido una expansión a nivel global que nos ha llevado a dividirnos en 4 unidades de negocio: apex (transformación), cbc (distribución), beliv (innovación en bebidas) y bia (alimentos); y como parte de nuestra estrategia dinámica de expansión y crecimiento requerimos talentos para unirse a nuestra corporación.

Buscamos un Ingeniero de Datos talentoso e interesado en flujos de datos propios de los mercados de consumo masivo. Nuestro candidato ideal es aquel interesado en siempre en generar documentación que habilite la funcionalidad de los equipos, que escriba Pipelines de datos en Spark con buenas prácticas generales y que se sienta cómodo haciendo versionamiento y orquestación eficiente de código.

1. Experiencia demostrable en Ingeniería de Datos usando PySpark.
2. Dominio de desarrollo de flujos de datos basados en Spark.
3. Conocimiento sólido optimización de queries y sintaxis de SQL.
4. Experiencia en diseño de flujos de datos óptimos de acuerdo a las necesidades
5. Capacidad para identificar falencias en queries de datos complejas.
6. Comprensión de los distintos patrones de diseño utilizados en Ingeniería de Datos.
7. Entendimiento de conceptos de orquestación.
8. Familiaridad con metodologías ágiles y capacidad para trabajar en un entorno colaborativo.
9. Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar eficazmente con otros miembros del equipo.

Nice-To-Haves

1. Experiencia orquestando flujos de data con Terraform
2. Experiencia previa con Databricks
3. Experiencia previa con Azure Data Factory
4. Entendimiento de conceptos como federación de datos