Ingeniero de Datos

Sobre handytec

En
handytec
somos apasionados por los datos, la analítica avanzada y la inteligencia artificial. Nuestro propósito es entender profundamente los desafíos de negocio de nuestros clientes y ofrecerles
soluciones estratégicas, escalables y agnósticas en tecnología
que generen impacto real.

Trabajamos con empresas líderes en sectores como
banca, seguros, minería, pesca e industria en general
, desarrollando proyectos de alto impacto en
arquitecturas Lakehouse, machine learning, deep learning e inteligencia artificial generativa
.

Con presencia en más de
8 países de Latinoamérica y Centroamérica
, nuestro equipo multicultural combina
expertise técnico, innovación y colaboración
, impulsando el crecimiento profesional constante.

En handytec, quienes se integran a nuestro equipo
potencian su perfil profesional y técnico hasta en un 400%
, porque creemos que
solo los talentos extraordinarios pueden crear soluciones extraordinarias
.

Sobre el rol

Buscamos un/a
Ingeniero/a de Datos
con experiencia sólida en la
construcción y orquestación de pipelines en entornos cloud
, con
Databricks como su principal herramienta de especialización
.

Tu misión será
diseñar, implementar y optimizar soluciones modernas de datos
, habilitando
arquitecturas Lakehouse escalables
y procesos
batch y streaming
que permitan una analítica y toma de decisiones más inteligente.

Formarás parte de un equipo multidisciplinario donde la ingeniería de datos se combina con ciencia, analítica y arquitectura para resolver desafíos complejos en
entornos cloud de clase mundial (Azure, AWS o GCP)
.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y mantener
  pipelines de datos escalables y eficientes en Databricks
  .
• Implementar
  arquitecturas Lakehouse
  siguiendo el enfoque
  medallion (bronze–silver–gold)
  para habilitar analítica avanzada y machine learning.
• Desarrollar
  transformaciones complejas en PySpark y SQL
  , optimizando rendimiento, costos y gobernanza.
• Integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas (bases relacionales, SAP, APIs, archivos, entre otras).
• Automatizar procesos de
  ingesta, transformación y control de calidad de datos
  .
• Implementar buenas prácticas de
  versionamiento, seguridad y monitoreo de pipelines
  .
• Colaborar con equipos de
  ciencia de datos, analítica y negocio
  para traducir necesidades estratégicas en soluciones técnicas concretas.
• Explorar continuamente nuevas capacidades del ecosistema
  Databricks
  y las principales
  nubes públicas (AWS, Azure, GCP)
  para fortalecer las soluciones de datos.

Requisitos

Formación:

• Ingeniería en Sistemas, Informática, Computación o carreras afines.

Experiencia:

• Más de
  3 años como Ingeniero/a de Datos
  .
• Experiencia comprobada trabajando con
  Databricks
  en proyectos cloud (Azure, AWS o GCP).
• Experiencia en
  arquitecturas de datos modernas
  , pipelines ETL/ELT y procesamiento batch/streaming.

Conocimientos técnicos esperados

• Databricks (PySpark, SQL, Delta Lake)
  –
  Dominio obligatorio
  .
• Arquitecturas Lakehouse y medallion
  –
  Altamente valoradas
  .
• Cloud Platforms (Azure, AWS o GCP)
  –
  Experiencia deseable en una o más
  .
• Power BI o herramientas de visualización
  –
  Deseable
  .

Certificaciones deseables

• Databricks Certified Data Engineer Associate o Professional
• Certificaciones en Azure, AWS o GCP (Data Engineer o Architect)

Competencias clave

• Pasión por la ingeniería de datos y la innovación tecnológica.
• Mentalidad analítica y orientada a la calidad.
• Proactividad y autonomía en la ejecución.
• Comunicación clara y efectiva.
• Aprendizaje continuo y curiosidad técnica.
• Colaboración en equipos distribuidos y multiculturales.
• Enfoque en la resolución de problemas complejos.

Lo que ofrecemos

• Participación en
  proyectos de alto impacto e innovación tecnológica
  en toda la región.
• Plan de carrera técnico especializado en datos e inteligencia artificial.
• Cultura de aprendizaje continuo, colaboración y diversidad.
• Acceso a un ecosistema de tecnologías de vanguardia
  en entornos cloud (Databricks, AWS, Azure, GCP).
• Modalidad de trabajo
  remota o híbrida
  , con equipos distribuidos en toda Latinoamérica.