En MediaLab buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Microsoft Fabric para integrarse a un proyecto de datos y trabajar en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones de Data Engineering en entornos cloud.
¿Qué buscamos?
- 5+ años de experiencia en Data Engineering, idealmente con experiencia previa en Azure.
- Mínimo 2 años de experiencia trabajando con Microsoft Fabric.
- Manejo de Data Factory, Data Pipelines, Dataflows Gen2 y orquestación.
- Experiencia desarrollando notebooks y procesos de transformación con PySpark.
- Manejo avanzado de SQL / T-SQL.
- Conocimientos de Delta Lake, cargas incrementales, particionamiento y optimización.
- Experiencia integrando diferentes fuentes de datos: SQL Server, Azure SQL, APIs, archivos, ADLS, entre otras.
- Conocimientos de seguridad, gobierno y administración de workspaces en Fabric.
- Experiencia con Git, CI/CD y Deployment Pipelines.
- Deseable experiencia con Real-Time Intelligence, Eventstreams y KQL.
- Deseable certificación Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate (DP-700).
- Capacidad para levantar requerimientos, proponer soluciones y comunicarse directamente con usuarios.
- Diseñar y desarrollar soluciones de datos utilizando Microsoft Fabric.
- Construir y optimizar pipelines de datos y procesos ETL/ELT.
- Integrar y transformar información proveniente de múltiples fuentes.
- Implementar arquitecturas Lakehouse y modelos de datos bajo enfoque Medallion.
- Optimizar procesos de procesamiento y almacenamiento de datos.
- Participar en la definición de soluciones junto con usuarios y equipos técnicos.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno, calidad y despliegue.
Data Engineer – Microsoft Fabric
En MediaLab buscamos un/a Data Engineer especializado/a en Microsoft Fabric para integrarse a un proyecto de datos y trabajar en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones de Data Engineering en entornos cloud.
¿Qué buscamos?
- 5+ años de experiencia en Data Engineering, idealm
📌 DATA ENGINEER FABRIC (Lima)
🏢 Media Marketing Lab
📍 Lima
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