Data Engineer SSR | COE

## Formá parte del Tali-Equipo# DataEngineerSSR|COE1### Sobre TaligentEn Taligent, nos guiamos por la innovación constante, la integridad y la transparencia. Comprometidos con la excelencia, fomentamos el crecimiento colaborativo y promovemos iniciativas. Nuestra cultura se centra en el aprendizaje continuo, la pasión por el cliente y la agilidad, creando un entorno donde la calidad y la adaptabilidad son fundamentales para alcanzar nuestras metas y liderar el futuro tecnológico.2### Propuesta de trabajoBuscamos un/a Data Engineer Semi-Senior que se sume al COE para diseñar, construir y mantener pipelines de datos robustos, escalables y productivos, sobre arquitecturas modernas en cloud. La persona seleccionada trabajará en la integración de fuentes heterogéneas, en el modelado de datos para casos analíticos y de IA, y en la construcción de servicios y APIs que habiliten el consumo de datos por parte de modelos predictivos, agentes inteligentes y herramientas de visualización. Es un rol técnico-colaborativo, con exposición a proyectos de distintas industrias y geografías, donde se espera tanto solidez en ingeniería de datos como apertura para incorporar componentes de IA generativa y agentes en las soluciones. SOBRE EL EQUIPOEl Centro de Excelencia (COE) es el motor técnico de Taligent: el equipo donde se diseñan soluciones de referencia, se prototipa con tecnología emergente y se construyen los activos y aceleradores que luego se aplican en proyectos con clientes en Argentina, Uruguay, España y Estados Unidos. En el COE convergen disciplinas de Data Engineering, Data Science, Inteligencia Artificial Generativa, Software Engineering y Cloud, trabajando sobre los principales ecosistemas de datos del mercado: SAP, Microsoft, AWS, GCP, Databricks, Snowflake y Qlik. La persona que se sume formará parte de un equipo técnicamente sólido, con foco en calidad, innovación y aprendizaje continuo.3### ¿Cuáles serán tus responsabilidades?
* Colaborar con las otras unidades del COE y dar soporte a los proyectos de delivery, aportando técnicamente en el diseño de soluciones y mentoreando a otros miembros del equipo cuando sea necesario.
* Participar en la definición técnica de propuestas, estimaciones y prototipos para clientes, así como en la documentación y transferencia de conocimiento dentro del equipo.
* Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos ETL/ELT productivos, escalables y reproducibles, sobre orquestadores como Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue / Step Functions o herramientas equivalentes, garantizando confiabilidad, performance y trazabilidad punta a punta.
* Modelar datos para distintos casos de uso analíticos y operativos: diseño de modelos dimensionales (Kimball), arquitecturas medallion (bronze/silver/gold) en lakehouse, y data marts orientados a consumo por herramientas de BI.
* Integrar fuentes de datos heterogéneas —APIs REST, archivos planos, bases transaccionales, sistemas SAP, CRMs, ERPs y eventos en streaming— normalizando, validando y consolidando la información en las plataformas de datos del cliente o de Taligent.
* Trabajar sobre data warehouses y lakehouses modernos (Snowflake, Databricks, BigQuery, Microsoft Fabric, SAP Datasphere), aplicando buenas prácticas de particionamiento, clustering, optimización de queries y control de costos.
* Desarrollar y mantener procesos de carga incremental, CDC (Change Data Capture) y sincronización entre sistemas, asegurando consistencia y minimizando ventanas de procesamiento.
* Implementar prácticas de calidad de datos: validaciones automáticas, tests unitarios y de integración sobre pipelines, monitoreo de SLAs, alertas y manejo de errores. Documentar lineage y catálogo de datos cuando aplique.
* Optimizar performance de pipelines y consultas SQL: profiling, refactor de procesos pesados, paralelización, y revisión de planes de ejecución sobre bases relacionales y motores distribuidos.
* Operar y desplegar procesos sobre servicios cloud (AWS, Azure o GCP): storage (S3, ADLS, GCS), bases gestionadas, contenedores y compute serverless, aplicando IaC cuando corresponda.
* Implementar buenas prácticas de DataOps: control de versiones (Git), CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps), testing, documentación y observabilidad de pipelines.4### ¿Qué buscamos?Excluyentes* Formación universitaria o terciaria avanzada en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Tecnicatura en Data Science, Analista de Sistemas o carreras afines, finalizda o en curso.
* Mínimo 3 años de experiencia profesional en roles de Data Engineering, Backend con foco en datos o equivalente.
* Dominio sólido de Python aplicado a procesamiento y movimiento de datos: pandas, requests, manejo de archivos, paralelismo básico y librerías estándar del ecosistema de datos.
* SQL avanzado: modelado, queries complejas, optimización de performance, ventanas analíticas y procedimientos almacenados.
* Experiencia comprobable construyendo pipelines ETL/ELT productivos con al menos un orquesta