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 TSQL 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, TSQL, 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 TSQL.
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.
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