Detalles de la Vacante

Lead Data Engineer (Hybrid)

Descripción

Empresa: SimplePractice

Líder de ingeniería de datos para construir y escalar la plataforma de datos, pipelines y modelos analíticos en AWS y Snowflake.

Experiencia requerida

7+ años en ingeniería de datos o analítica; experiencia en modelado dimensional, diseño de data warehouse, ELT, y herramientas como dbt, Airflow, y Python.

Responsabilidades

Liderar la visión técnica de la arquitectura de datos; construir pipelines escalables; estandarizar métricas; soportar casos de uso internos y externos; gestionar el stack de datos completo; definir marcos de calidad y seguridad de datos.

Conocimientos técnicos

SQL avanzado, modelado relacional/dimensional, Snowflake, dbt, Airflow/Prefect/Airbyte/Fivetran/Kafka, AWS (S3, RDS, Redshift), Python, Linux, APIs, Terraform/Docker (bonus), Looker/Tableau/Sisense.

Habilidades

Liderazgo técnico, comunicación efectiva, resolución de problemas, colaboración en equipos multifuncionales, agilidad.

Prestaciones y beneficios

Seguro médico, dental y de visión privado; beneficios de bienestar; estipendio de trabajo remoto; tiempo libre flexible (FTO); aguinaldo de 15 días; vales de comida; bono anual; reembolso de matrícula; fondo de ahorro; grupos de recursos para empleados.

Escolaridad

Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o campo relacionado (BS/MS) o experiencia equivalente.

Experiencia

7+ años en ingeniería de datos o analítica; experiencia en modelado dimensional, diseño de data warehouse, ELT, y herramientas como dbt, Airflow, y Python.

Conocimientos

SQL avanzado, modelado relacional/dimensional, Snowflake, dbt, Airflow/Prefect/Airbyte/Fivetran/Kafka, AWS (S3, RDS, Redshift), Python, Linux, APIs, Terraform/Docker (bonus), Looker/Tableau/Sisense.

Habilidades

Liderazgo técnico, comunicación efectiva, resolución de problemas, colaboración en equipos multifuncionales, agilidad.

Actividades

Liderar la visión técnica de la arquitectura de datos; construir pipelines escalables; estandarizar métricas; soportar casos de uso internos y externos; gestionar el stack de datos completo; definir marcos de calidad y seguridad de datos.

Educación

Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o campo relacionado (BS/MS) o experiencia equivalente.

Idiomas

Inglés - Avanzado

Datos Generales

Tipo de Contrato

Tiempo completo

Idioma

Inglés - Avanzado