Less tedious. More meaningful.
Data Engineer, Client Operations – Colombia
Location
Colombia
Posted
6 days ago
Salary
0
Seniority
Junior
Job Description
Data Engineer, Client Operations – Colombia
CINC Systems
• Analyze, Format and Import Data: Dive into existing customer systems, pull integrated data sets, review data, reformat, provide findings and insights to the client, and import data into the client’s CINC database. • Support and improve ETL processes: Work with our reliable processes to extract, transform, and load data, document and QA the results, learn our existing documented processes and help us build our future ETL processes. • Reporting, Data Cleansing, and Analysis: Support ad-hoc reporting, data scrubbing, and customer-facing data analysis and clean-up, ensuring data is up to date and clear of outdated information. • Develop and Maintain Scripts and Tools: Write, execute, and maintain SQL-based tooling, Python scripts, VBA/Excel macros, and AI-assisted automations • Partner with Project Managers: Work closely with the Project Management team to maximize the efficiency of the implementation process, including managing the inventory of client deliverables such as data sources, reports, task requirements and prioritization.
Job Requirements
- Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field, or equivalent work experience
- 1+ years of experience in any of these roles:
- Data Engineering
- Data Analysis or Business Analysis
- Database development or administration
- Tech support
- Programming or previous Data Engineer work a plus
Benefits
- Health insurance
- Professional development opportunities
- Flexible work arrangements
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• Lead the technical direction of a data engineering team in partnership with product and platform leaders • Design and build scalable, event driven data pipelines and platform services • Architect data models and infrastructure that support analytics, operational systems, and AI applications • Work closely with AI engineers and application teams to ensure data is structured for intelligent applications • Mentor engineers and raise the overall standard for data engineering craftsmanship • Contribute to architectural patterns and engineering practices across the organization
• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos eficientes y escalables. • Orquestar procesos dentro de Databricks (Jobs, Workflows). • Garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos. • Optimizar el rendimiento de procesos y consultas en entornos distribuidos. • Implementar soluciones de procesamiento batch y streaming. • Colaborar con equipos de negocio y tecnología para definir requerimientos. • Documentar pipelines y procesos en herramientas como Jira y Confluence.
• Diseñar, desarrollar, implementar y mantener infraestructuras de datos escalables y confiables orientadas a entornos cloud. • Gestionar y optimizar los procesos de ingesta de datos hacia el datalake, garantizando la calidad, integridad y disponibilidad de la información. • Desarrollar pipelines de procesamiento de datos en tiempo real utilizando servicios como AWS Kinesis y AWS Lambda. • Construir y administrar flujos de trabajo de orquestación de datos mediante AWS Step Functions y AWS Glue. • Diseñar y mantener soluciones de almacenamiento y consulta de datos con AWS Redshift y AWS Athena, asegurando rendimiento y eficiencia en las consultas. • Colaborar con equipos de Analytics, Data Science e Ingeniería para traducir necesidades de negocio en soluciones de datos robustas y bien documentadas. • Participar activamente en ceremonias y procesos de equipos bajo metodologías ágiles, contribuyendo a la mejora continua de los flujos de trabajo del área.
• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos. • Integrar y procesar información utilizando servicios de GCP. • Trabajar con BigQuery para almacenamiento, transformación y consulta de datos. • Implementar procesos de transformación y modelado utilizando Dataform. • Desarrollar procesos automatizados y orquestados mediante Airflow. • Utilizar servicios como Cloud Run, Cloud Storage y Cloud Functions para implementar soluciones de datos. • Participar en procesos de optimización, automatización y mejora continua de las soluciones de datos. • Aplicar buenas prácticas de desarrollo, control de versiones y CI/CD.
