Nuestra Empresa Habi es la empresa con presencia en Colombia y México que ha llegado para revolucionar la industria de los bienes raíces. Funcionamos de manera distinta a una inmobiliaria, no buscamos quién compre tu casa, sino que nosotros somos los compradores. Compramos los inmuebles en 10 días, de contado, los remodelamos y los sacamos a la venta a precio competitivo. En Habi puedes vender tu casa para comprar otra, obtener la liquidez que necesitas, encontrar el hogar de tus sueños y tener grandes oportunidades de inversión en bienes raíces. Requisitos: - Profesional graduado en ingeniería de sistemas, electrónica, mecatrónica, o ciencias de la computación. - Experiencia previa de al menos 2 años como Data Engineer - Conocimiento y experiencia avanzada en Python y SQL - Experiencia con servicios en la nube (GCP, AWS, Azure). ¿Qué harás en Habi? El Ingeniero de Datos MID es un profesional que ha demostrado habilidades técnicas sólidas en modelado, integración y calidad de datos, alineados a las políticas de gobierno de datos de la organización. Además, han adquirido conocimientos avanzados en el desarrollo de pipelines de datos bajo una supervisión moderada. - Recopilar requerimientos y definir las mejores prácticas de arquitectura, modelado e integración de datos siguiendo metodologías y buenas prácticas en gestión de datos e información que sean de beneficio para el negocio - Crear y mantener Pipelines de datos/flujo ETL entre sistemas de datos, fuentes de datos heterogéneas como sistemas AWS S3, ODS, Redshift, entre otros. - Optimizar y solucionar problemas de flujos de trabajo de datos para garantizar el rendimiento y la confiabilidad. - Diseñar y desarrollar modelos de datos utilizando DBT (modelado) - Proporcionar orientación técnica y de negocio a ingenieros de datos junior, a su cargo, asegurando la ejecución correcta de la metodología establecida desde el capítulo. - Integración de Datos de diversas fuentes (API’s, Archivos planos, Excel, MySQL / Snowflake / Hana / ERPs / CRMs) (Datos Estructurados / Datos No Estructurados). - Entendimiento de herramientas de orquestación como DAGs: Airflow o Dagster, servicios de orquestación en la nube. - Programación en Python, SQL, GIT. - Manejo de servicios en mínimo una nube AWS, GCP, Azure (deseable GCP): ETL o ELT, conocimientos en despliegue de modelos de ML. - Entendimiento del paradigma de Big Data: NoSQL, Lago de datos, conceptos de Hadoop o Spark