¿Por qué sumarte?
- Desafíos reales y proyectos con impacto
- Tecnología de punta (Cloud, Data & AI)
- Crecimiento cualificado y aprendizaje constante
- Trabajo con equipos regionales

¿Qué harás en este rol?
Serás responsable de diseñar, desarrollar y optimizar procesos de integración y transformación de datos, garantizando la disponibilidad, calidad y trazabilidad de la información para su consumo analítico.
- 5+ años de experiencia en Data Engineering, Backend Engineering orientado a datos o posiciones similares.
- Experiencia sólida trabajando con SQL Server y T-SQL, incluyendo:
- Desarrollo de consultas, stored procedures y procesos de transformación.
- Optimización de queries y performance.
- Manejo de grandes volúmenes de información.
- Experiencia sólida en modelado de datos y diseño de estructuras de información.
- Conocimientos de arquitecturas de datos orientadas a dominio.
- Experiencia diseñando y desarrollando pipelines y procesos de integración de datos productivos, considerando performance, escalabilidad, disponibilidad y calidad.




- Experiencia con mecanismos de Change Data Capture (CDC) y procesamiento de cambios/incrementales.
- Experiencia trabajando con tecnologías NoSQL, especialmente MongoDB.
- Conocimientos o experiencia trabajando con Redis.
- Experiencia en arquitecturas de procesamiento de datos en tiempo real o streaming, idealmente utilizando Apache Kafka.
- Dominio de Python aplicado al desarrollo de soluciones y procesos de datos.
- Experiencia trabajando con Azure DevOps, incluyendo Boards y gestión de backlog.
- Experiencia utilizando Git en entornos colaborativos.
- Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles.

Requisitos deseables
- Experiencia trabajando con Cloudera.
- Experiencia práctica con Databricks en proyectos productivos.
- Conocimientos de arquitecturas Data Mesh y principios de data products / ownership por dominio.
- Experiencia con arquitecturas Data Lake / Lakehouse y patrones como Medallion Architecture.
- Experi

📌 Data Engineering (Lima)
🏢 ITSM Consulting
📍 Lima