Data Engineer

**¿Quiénes somos?**

Kashio es una empresa que desarrolla tecnología financiera para ayudar a las empresas a adoptar pagos digitales y automatizar sus operaciones financieras de cuentas por cobrar y cuentas por pagar. Prestamos servicios a más de 400 empresas en sectores como educación, finanzas, administración de propiedades y servicios públicos, con la meta de expandirnos a cinco mercados en los próximos dos años. Nos destacamos por ofrecer soluciones innovadoras, seguras e intuitivas, con un equipo apasionado que impulsa la inclusión financiera y la eficiencia operativa.

**¿A quiénes buscamos?**

Buscamos un **Data Engineer** con experiência en el ecosistema fintech y en la construcción de pipelines de datos. Este perfil será clave para liderar la estrategia de datos, asegurando la calidad y eficiencia en nuestros procesos de ingesta y transformación de datos.

**¿Qué es lo que harás?**

**Liderazgo Técnico y Estrategia de Datos**:

- Definir, diseñar y mantener pipelines de datos robustos y escalables para ingesta, transformación y carga (ETL/ELT) utilizando mejores prácticas y patrones modernos.
- Establecer estándares de codificación, diseño modular y buenas prácticas para el desarrollo de procesos de datos.
- Investigar, evaluar e implementar nuevas herramientas y tecnologías (on-premise o cloud) para mejorar la eficiencia, confiabilidad y trazabilidad de los flujos de datos.
- Liderar la integración de pipelines en flujos de CI/CD y fomentar una cultura “DataOps” en el equipo.

**Desarrollo y Mantenimiento de Soluciones de Datos**:

- Diseñar, implementar y mantener flujos de datos utilizando herramientas como Apache Airflow, DBT, Spark, y servicios de nube (Dataflow, Glue, Synapse).
- Crear scripts y procesos ETL/ELT reutilizables y configurables mediante metadatos.
- Optimizar queries y estructuras de datos en warehouses como BigQuery, Redshift, o Azure Synapse.
- Asegurar calidad de datos mediante validaciones automáticas, testing continuo y alertas proactivas.

**Mentoría y Desarrollo del Equipo**:

- Mentorizar a otros ingenieros (datos, QA, backend) en patrones de diseño de datos, transformación eficiente y herramientas como DBT o Airflow.
- Fomentar buenas prácticas en ingeniería de datos dentro del equipo de desarrollo.
- Facilitar sesiones de capacitación interna sobre herramientas cloud, prácticas ETL modernas y herramientas de monitoreo.

**Colaboración y Proceso**:

- Colaborar estrechamente con equipos de desarrollo, DevOps y producto para entender necesidades de datos desde fases tempranas del desarrollo.
- Participar activamente en ceremonias ágiles (planning, dailies, retros) como miembro técnico clave.
- Asegurar la trazabilidad de los datos desde origen hasta capa de consumo (lineage).

**Métricas y Calidad de Datos**:

- Definir y dar seguimiento a métricas clave como: latencia de pipelines, volumen procesado, calidad de datos, tasa de fallos, SLA/SLO.
- Establecer dashboards de observabilidad para flujos críticos de datos.
- Reportar errores, anomalías o cuellos de botella de manera clara y priorizada.

**Requerimientos del puesto**:
**Formación requerida**:

- Grado Universitario en Ingeniería de Sistemas, Informática o Ciencias de la Computación. Deseable, maestría en Ingeniería de Datos o Big Data, Ciencia de Datos, Analítica o Inteligencia Artificial.

**Experiência laboral**:

- Mínimo 5 años de experiência en Ingeniería de Datos.
- Mínimo 3 años diseñando y operando pipelines de datos en producción.
- Experiência trabajando en entornos ágiles y orientados a producto.
- Conocimiento sólido de modelado de datos, particionamiento y gobernanza.

**Conocimientos técnicos obligatorios**:

- Programación en Python, SQL, y Spark (avanzado).
- Frameworks de orquestación de datos (Airflow, Prefect).
- Procesamiento distribuido (Apache Spark, PySpark).
- Manejo de bases de datos relacionales y NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Redshift).

**Competencias requeridas**:

- Habilidades de comunicación efectiva.
- Capacidad de liderazgo y mentoría.
- Fuerte capacidad analítica y de resolución de problemas.
- Proactividad y autonomía.

**Condiciones del Trabajo**:

- **Contrato**: Plazo fijo con posibilidad de renovación.
- **Modalidad**: Remoto.
- **Horario**: Lunes a viernes de 9 am a 6 pm (Hora Perú).
- **Beneficios**: Oportunidad de liderar la estrategia de datos en una fintech en crecimiento. Ambiente de trabajo dinámico, colaborativo e innovador. Posibilidades de desarrollo profesional y aprendizaje continuo. EPS 100% cubierta. Posibilidad de participar en stock options de la compañía.

Tipo de puesto: Tiempo completo

Sueldo: S/.5,500.00 - S/.7,000.00 al mes

Pregunta(s) de postulación:

- El horario de trabajo es de Lunes a Viernes de 09:00 am a 06 pm (hora peruana). Y el rango salarial es de USD 1000 a 1500. ¿Estás de acuerdo?
- ¿Puedes describir un proyecto en el que hayas diseñado y mantenido pipelines de datos? ¿Cuáles fueron los principales desafíos que enfrentaste y cómo los supera