Título del puesto: Data Engineer Mid
Habilidades fundamental: Modelamiento de Datos, Python, Azure, Databricks, Spark, Data Lake, Lakehouse, Erwin, SQL y Power BI.
Experiencia: 3+ años de experiencia como Data Engineer y en las tecnologías requeridas.
Ubicación: Lima, Perú.
Modalidad: Híbrida, 2 a 3 días por semana en oficina.

En Coforge estamos buscando un Data Engineer Mid con experiencia en modelamiento y manipulación de datos, soluciones de Data Lake y Lakehouse, y tecnologías de procesamiento y gestión de datos en entornos cloud.

Responsabilidades principales

• Realizar modelamiento de datos dimensional, analítico y de tablón utilizando Erwin para diferentes soluciones de Data Lake y Lakehouse.

• Trabajar con las diferentes capas de arquitecturas Big Data, incluyendo UDV y DDV.

• Realizar modelamiento de datos SDS y DATAENTRY en Erwin Tácticos para los flujos de arquitectura hacia el Data Lake.

• Manipular y procesar datos utilizando Oracle, Impala, Hive, Databricks y Azure.

• Participar en las diferentes ceremonias bajo metodología Scrum.





• Gestionar y actualizar el tablero Jira bajo metodología Kanban.

• Participar en el diseño y evolución de soluciones de Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse.

• Trabajar con tecnologías de procesamiento distribuido y grandes volúmenes de datos.

• Colaborar con equipos multidisciplinarios en el desarrollo y mantenimiento de soluciones de datos.

Requisitos indispensables

• Contar con 3+ años de experiencia como Data Engineer y trabajando con las tecnologías requeridas.

• Tener experiencia en modelamiento de datos dimensional, analítico y de tablón.

• Contar con experiencia utilizando Erwin para modelamiento de datos.

• Tener experiencia trabajando con arquitecturas Data Lake y Lakehouse.

• Contar con conocimientos de arquitecturas Big Data y capas UDV y DDV.

• Tener experiencia con Python, SSIS, SSAS y SSRS.

• Contar con experiencia trabajando con Azure y conocimientos de AWS y Google Cloud.

• Tener conocimientos

📌 Data Engineer Mid (Lima)
🏢 Encora
📍 Lima