Junior Data Engineer

¡Sé parte de Stefanini! En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.

¡Seguro no te quieres quedar fuera!



¿Por qué te elegiremos? ¡Porque los desafíos que asumirás reflejan tus ambiciones!

Role Purpose

Construir y mantener pipelines de datos en Databricks que alimenten productos analíticos y aplicaciones del equipo DPI LATAM. Este rol cierra el gap de ejecución entre las ideas del equipo y los datos listos para consumo, permitiendo prototipar soluciones de datos rápido y con calidad.

Accountabilities

· Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT en Databricks usando PySpark y SQL.

· Construir y optimizar tablas en Delta Lake siguiendo buenas prácticas de modelado (medallion architecture: bronze/silver/gold).

· Conectar e ingestar datos desde múltiples fuentes (SAP, archivos planos, APIs, bases relacionales).

· Asegurar calidad de datos: implementar validaciones, monitoreo y alertas básicas sobre los pipelines.

· Documentar los pipelines, diccionarios de datos y linaje de forma clara y mantenible.

· Colaborar con el equipo de analytics y el desarrollador de aplicaciones para definir los productos de datos necesarios.

· Utilizar herramientas de AI-assisted development (Claude Code, GitHub Copilot u equivalentes) para acelerar el desarrollo y la resolución de problemas.

· Participar en code reviews y mantener estándares de código limpio y reproducible.

Knowledge, Experience & Capabilities

Educación: Estudiante avanzado o graduado en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos o carrera afín.

EXPERIENCIA:

· 1-2 años de experiencia en roles de data engineering o analytics engineering.

· Experiencia práctica construyendo pipelines en Databricks o plataformas similares (Spark-based).

· Preferentemente con exposición a entornos corporativos (manufactura, supply chain, agro, o similares).

SKILLS OBLIGATORIOS:

· SQL avanzado (queries complejas, window functions, optimización).

· Python / PySpark para transformación de datos.

· Databricks (notebooks, jobs, workflows, Delta Lake).

· Modelado de datos dimensional o medallion architecture.

· Git para versionado de código.

· AI-assisted development (Claude Code, GitHub Copilot u equivalentes).

NICE TO HAVE:

· Conocimiento de Unity Catalog en Databricks.

· Experiencia con fuentes SAP (tablas, extractores, IDocs).

· Familiaridad con orquestadores (Databricks Workflows, Airflow).

· Nociones de cloud (AWS o Azure): S3, IAM, básicos.

· Inglés intermedio/avanzado.

Critical Success Factors & Key Challenges

· Entregar pipelines funcionales rápido, priorizando prototipos que prueben valor antes de escalar.

· Manejar múltiples fuentes de datos con estructuras heterogéneas sin perder calidad.

· Trabajar con autonomía pero integrado al equipo, comunicando avances y bloqueos de forma proactiva.

¿Buscas un lugar donde tus ideas brillen?

Con más de 38 años y una presencia global, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso.

Si eres una persona disruptiva, te mantienes en aprendizaje continuo y la innovación está en tu ADN, entonces somos lo que buscas. ¡Ven y construyamos juntos un futuro mejor!