INDRA PERU
Data Engineer Aws Databricks
Data engineer building large-volume ETL/ELT pipelines on AWS (Glue, EMR, S3, Redshift, Athena, Lambda) and Databricks, using PySpark, Python and Airflow, with error handling, performance tuning and migration automation for banking tech-transformation projects. Hybrid role with one office day per week in San Isidro.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Peru
- Work setup
- Hybrid
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Minimum 4 years of data engineering experience
- Proven experience with AWS data and compute services (Glue, EMR, S3, Redshift, Athena, Lambda, IAM)
- Advanced experience with Databricks
- Strong Python for data engineering and distributed Big Data processing with PySpark
- Extensive track record designing large-volume ETL/ELT pipelines
- Experience configuring, scheduling and optimizing Apache Airflow DAGs
- Mastery of massive data file formats (Avro, Parquet, CSV, JSON, positional text)
Full description
Buscamos a un Ingeniero de Datos AWS con experiencia en Databricks.
¿Cuál será tu reto?
- - Desarrollo de procesos de extracción desde el sistema origen.
- - Desarrollo de transformaciones según las reglas de mapping.
- - Desarrollo de procesos de carga al sistema destino.
- - Manejo de grandes volúmenes de información.
- - Desarrollo de cargas iniciales, incrementales y reprocesos.
- - Implementación de controles técnicos y manejo de errores y excepciones.
- - Optimización de performance.
- - Automatización de procesos de migración.
- - Generación de logs y trazabilidad.
¿Qué buscamos?
- - Experiencia mínima de 4 años en data engineering.
- - AWS: experiencia comprobable en servicios de datos y cómputo de AWS (Glue, EMR, S3, Redshift, Athena, Lambda, IAM).
- - Experiencia avanzada con Databricks.
- - PySpark & Python: dominio de Python orientado a ingeniería de datos y procesamiento distribuido de Big Data con PySpark.
- - ETL / ELT: amplia trayectoria diseñando pipelines de extracción, transformación y carga de gran volumen.
- - Airflow: experiencia configurando, programando y optimizando DAGs en Apache Airflow.
- - Formatos de archivo: dominio en el manejo, lectura, optimización y conversión de formatos de datos masivos (Avro, Parquet, CSV, JSON, texto/posicionales).
Beneficios:
- - EPS cubierta al 100%.
- - Acceso ilimitado a Udemy.
- - Descuentos corporativos.
- - Línea de carrera.
- - Kit ergonómico para trabajo en casa.
- - Atención psicológica.
- - Atención nutricional.
Modalidad híbrida: 1 vez a la semana en oficina (San Isidro).
Horario: Lunes a viernes de 9:00 a.m. a 6:30 p.m.
Si tienes experiencia diseñando la arquitectura del futuro de la banca y te interesa participar en proyectos de transformación tecnológica, nos gustaría conocerte.