Semi Senior/Senior Ingeniero de Datos - Sector Bancario

Devsu · posted Oct 23, 2026

Open to candidates in Argentina, Belize and 24 more

Argentina, Belize, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominican Republic, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Jamaica, Mexico, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Puerto Rico, Suriname, Trinidad and Tobago, Uruguay, Venezuela

Full-time · Senior

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What this job asks for

Extracted by RemoteHunt

Must have

•Full lifecycle data solution development
•Database optimization
•Relational and NoSQL databases
•Datawarehouse, Datamarts, Datalakes, Lakehouse design
•Distributed processing (Hadoop, Spark)
•Python, Scala, or Java development
•ETL tools (Azure Data Factory, AWS Glue, SSIS)

Nice to have

•DataOps/MLOps strategies
•CI/CD deployment
•AWS, Azure, or Big Data certifications
•Data Mesh or Data Fabric architectures

Tools and technologies

Hadoop, Spark, Python, Scala, Java, Azure Data Factory, AWS Glue, SSIS, Kafka, Flink, HDFS, AWS, Azure, GCP

Languages required

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Buscamos un Ingeniero de Datos con amplia experiencia en el ciclo completo de desarrollo de soluciones de información, incluyendo análisis, diseño, desarrollo, certificación, despliegue y mantenimiento, en entornos OnPremise y tecnologías Big Data. El candidato ideal debe demostrar sólidos conocimientos en optimización de bases de datos y un enfoque proactivo para superar limitaciones técnicas o de procesos, asegurando soluciones robustas, eficientes y alineadas con las mejores prácticas de desarrollo.

Se valorará la capacidad de liderar y colaborar con equipos multidisciplinarios para acelerar el cumplimiento de objetivos. Es una posición remota en LATAM, en donde serás asignado/a a uno de nuestros clientes más importantes en el sector financiero/bancario de Latinoamérica. Trabajarás en un entorno ágil, con un equipo increíble en la implementación de productos de software de clase mundial.

Experiencia Bases de datos relacionales y NoSQL, diseño de Datawarehouse, Datamarts, Datalakes y Lakehouse. Procesamiento distribuido con Hadoop, Spark y arquitecturas batch/streaming. Desarrollo en Python, Scala o Java, aplicando principios de Clean Code.

Construcción de pipelines con herramientas ETL (Azure Data Factory, AWS Glue, SSIS). Estrategias de DataOps/MLOps y despliegue CI/CD. Deseable: Certificaciones en AWS, Azure, o Big Data, y experiencia en arquitecturas modernas como Data Mesh o Data Fabric.

Responsabilidades Diseñar y desarrollar soluciones de datos alineadas con la visión de Arquitectura de Datos. Crear y optimizar ETLs, ELTs y APIs para manejo eficiente de datos. Implementar estrategias de testing para validar calidad funcional y no funcional.

Proponer mejoras continuas en procesos y productos de datos. Resolver incidencias técnicas y documentar soluciones conforme a estándares. Mentorizar y apoyar el onboarding de nuevos integrantes del equipo.

Herramientas y Tecnologías Apache Spark, Kafka, Flink, Hadoop, HDFS. Servicios Cloud: AWS, Azure, GCP. Lenguajes: Python, Scala, Java.

Un contrato estable a largo plazo. Entrenamiento contínuo. Seguro de Salud Privado. Trabajarás con algunos de los ingenieros de software más talentosos de América Latina y los EEUU, haciendo un trabajo desafiante y software de clase mundial.