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Buscamos un/a Data Engineer GCP Semi Senior para integrarse a un equipo tecnológico encargado del desarrollo de soluciones de ingeniería de datos en Google Cloud Platform (GCP) . Seremos responsables de asegurar que los datos fluyan de forma confiable desde la ingesta hasta su transformación y preparación para consumo, bajo una arquitectura por capas con enfoque Medallion Architecture . Esperamos que cuentes con experiencia en integración y procesamiento de datos, con sólidos conocimientos de Python y SQL , y con la capacidad de trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles. Requisitos y experiencia: Experiencia en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT en entornos cloud (prioridad: GCP). Conocimiento sólido de Python para procesamiento y automatización de flujos de datos. Dominio de SQL para modelado, transformaciones y consultas analíticas. Experiencia trabajando con arquitecturas de datos por capas , idealmente con enfoque Medallion Architecture . Experiencia integrando fuentes de datos y aplicando transformaciones orientadas a calidad, trazabilidad y confiabilidad. Capacidad de depurar, optimizar y mejorar procesos de ingesta y transformación. Competencias y habilidades: Orientación a la calidad de datos y pensamiento estructurado para resolver problemas. Comunicación efectiva para coordinar requerimientos con perfiles técnicos y de negocio. Proactividad y capacidad de mejora continua. Trabajo en equipo y colaboración en ciclos ágiles. Si te motiva construir soluciones de datos escalables, confiables y mantenibles, te invitamos a sumarte. En el rol de Data Engineer GCP (Semi Senior) seremos responsables de diseñar, construir y mejorar componentes críticos de la plataforma de datos en GCP. Diseñar, desarrollar y mantener procesos de ingesta, integración y transformación de datos en Google Cloud Platform. Implementar y optimizar pipelines de datos ETL/ELT, aplicando buenas prácticas de ingeniería y procesamiento eficiente. Construir y mantener soluciones bajo Medallion Architecture , gestionando capas (por ejemplo, raw/bronze, refined/silver y curated/gold) según los requerimientos del negocio. Desarrollar procesos robustos para asegurar calidad , disponibilidad , eficiencia y confiabilidad de la información. Automatizar tareas de orquestación, versionado y despliegue de componentes de datos siguiendo estándares del equipo. Colaborar con el equipo para modelar y transformar datos orientados a consumo analítico,