Devsu is hiring a Senior Ingeniero de datos - Sector Financiero/Bancario

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 híbrida en la ciudad de Quito-Ecuador, 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. - Al menos 3 años de experiencia como ingeniero de datos. - Experiencia en optimizacion de SQL y Spark. - Experiencia con streaming de datos. - 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.