Objetivo del perfil
Diseñar, desarrollar, implementar y optimizar soluciones de ingeniería de datos en Google Cloud Platform para automatizar la conciliación, normalización, liquidación y compensación de Banca Seguros, integrando GCP con plataformas SQL Server, SSIS y .NET, para reducir actividades manuales, detectar inconsistencias a tiempo y garantizar información confiable y trazable para la operación, el control contable y la auditoría.
Formación académica: Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Electrónica o carreras afines.
Responsabilidades principales
- Diseñar y construir pipelines ETL/ELT batch y de procesamiento masivo con Cloud Composer (Airflow), DBT, BigQuery y Cloud Storage.
- Desarrollar y operar DAGs complejos con manejo de dependencias, scheduling, retries, backfill y reprocesamiento.
- Diseñar procesos idempotentes, auditables y trazables, con manejo de errores y recuperación ante fallos.
- Integrar GCP con los sistemas de Banca Seguros mediante APIs, archivos y Pub/Sub.
- Mantener y optimizar ETL en SSIS, consultas T-SQL y reportes SSRS, y apoyar su integración o migración a GCP.
- Implementar CI/CD en GitHub/GitLab, code review, pruebas unitarias y de integración, y despliegue automatizado.
- Configurar logging, monitoreo y alertamiento de los pipelines.
Experiencia requerida
Mínimo 5 años de experiencia en desarrollo de software, backend o ingeniería de datos y al menos 1 año de experiencia práctica en GCP, con experiencia en BigQuery, Cloud Composer (Apache Airflow), DBT, Pub/Sub, SQL Server, T-SQL, SSIS, SSRS, .NET, integración mediante APIs, procesamiento masivo de datos y automatización de procesos de negocio.
Deseable según el cliente: experiencia sólida con Apache Airflow en ambientes productivos; experiencia en banca, seguros, fintech o pagos, conciliaciones financieras, procesos contables y procesamiento de liquidaciones, devoluciones y reintegros.
Conocimientos técnicos obligatorios
- Google Cloud Platform: BigQuery, Cloud Composer (Apache Airflow), Cloud Storage y Pub/Sub.
- DBT.
- SQL avanzado, SQL Server y T-SQL.
- SSIS.
- ETL/ELT y procesamiento masivo de datos.
- CI/CD con GitHub/GitLab.
- Docker y Kubernetes.
- Monitoreo y observabilidad.
- Integración de datos y desarrollo backend.
- Metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y JIRA.
- Herramientas de ofimática.
Conocimientos deseables
- Python / Python avanzado y PySpark.
- SSRS y .NET.
- Dataflow/Apache Beam, Cloud Run, Cloud Functions, Workflows y Artifact Registry.
- Terraform/IaC.
- IAM, Service Accounts y Secret Manager.
- Conocimiento de GAW (pendiente de confirmación por parte del cliente sobre el alcance de la sigla).
- Certificación Google Cloud Professional Data Engineer.
Competencias profesionales
- Alta autonomía y criterio técnico.
- Pensamiento analítico y rigor en la calidad de los datos.
- Orientación a la trazabilidad y el control.
- Comunicación con equipos técnicos y de negocio.
- Trabajo colaborativo en equipos ágiles.
