Lleva tu carrera al siguiente nivel como Data Engineer Senior en Lima, Perú, liderando el diseño y operación de pipelines de datos en AWS y Databricks para construir un lakehouse empresarial robusto, seguro y orientado a analítica avanzada. Serás fundamental en la migración desde plataformas legacy hacia arquitecturas modernas de datos, garantizando calidad, performance y cumplimiento regulatorio.

Tus funciones
- Diseñar pipelines de ingesta CDC log-based desde bases transaccionales (Oracle, PostgreSQL, MySQL) utilizando Lakeflow Connect sobre AWS.
- Implementar la arquitectura medallón (Databricks, Delta Lake, S3, Unity Catalog) mediante pipelines declarativos y jobs en producción.
- Definir expectativas de calidad en cada pipeline, publicar métricas y certificar productos de datos para consumo analítico y operacional.
- Optimizar el modelado físico y el performance de consultas en Databricks, ajustando particionamiento, clustering y configuración de warehouses SQL.
- Migrar cargas ETL y flujos analíticos legacy hacia el lakehouse,



operando pipelines nuevos y antiguos en paralelo hasta demostrar paridad funcional y de datos.
- Preparar y mantener la capa gold para BI, asegurando modelos de consumo consistentes y eficientes para herramientas de visualización y reporting.
- Construir y operar los pipelines del modelo canónico de persona (matching, deduplicación, survivorship) según el diseño del Arquitecto de Data y las reglas de Gobierno de Datos.
- Aplicar clasificación de datos personales por nivel de sensibilidad, reglas de tratamiento según destino y seudonimización previa a cualquier ruta de IA generativa, cumpliendo la ley peruana de protección de datos personales.

Perfil requerido
- 7 a 10 años de experiencia total en ingeniería de datos, con al menos 5 años construyendo y operando pipelines en producción.
- Experiencia mínima de 3 años con motores de procesamiento distribuido de datos (batch y streaming) y SQL avanzado sobre grandes volúmenes de datos empresaria

📌 Senior Data Engineer (Lima)
🏢 Mantu
📍 Lima