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DataOps Engineer

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Publicada hace 45 días por
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1 VacanteFinaliza en 15 días
  • Mixta (Teletrabajo + Presencial)
  • Especialista
  • Región Metropolitana de Santiago
  • Santiago

En Manpower Chile conectamos personas con oportunidades reales, apostando por el talento y el crecimiento profesional. Hoy buscamos a una persona que desempeñe el cargo de DataOps Engineer / Ingeniero(a) de Datos que quiera ser parte de un equipo dinámico, comprometido y humano.

Creemos en equipos diversos, colaborativos e inclusivos. Valoramos las diferencias y nos esforzamos por construir espacios de trabajo respetuosos, donde cada persona pueda desarrollarse y aportar desde su autenticidad.

Misión del cargo

Acelerar el ciclo de vida de los datos desde la ingesta hasta el consumo aplicando principios de DevOps y automatización a los pipelines de datos (ETL/ELT y ML). Tu objetivo será garantizar la calidad, confiabilidad y observabilidad de los activos de datos en entornos de nube, impulsando la cultura DataOps en toda la organización.

Principales responsabilidades

·       Automatización y CI/CD de pipelines: Diseñar, implementar y mantener pipelines automatizados de datos y modelos ML, aplicando Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation).

·       Observabilidad de datos: Definir métricas clave (vigencia, linaje, volumen), configurar alertas automáticas y responder a anomalías para asegurar la estabilidad operativa.

·       Calidad y gobernanza: Integrar pruebas automatizadas de Data Quality, políticas de seguridad y cumplimiento normativo (DevSecOps).

·       Estandarización y colaboración: Promover prácticas DataOps/DevOps entre Data Engineers, Data Scientists e IA Engineers, fomentando una cultura ágil y colaborativa.

 Requisitos

·       Formación: Ingeniero/a Civil Informático, en Computación, Software o carrera afín.

·       Deseable certificación en Cloud Computing (AWS, Azure o GCP) y/o metodologías DevOps/DataOps.

·       Experiencia: Al menos 3 años en roles similares (DataOps, DevOps, Data Engineer Senior).

·       Experiencia en sectores con alta criticidad de datos (banca, telecom, retail digital o tecnología).

Perfil deseado

Requisitos: ogzfxppam kkcw xlmh yefaebuuwi qtu wgkmw gblezqcdar crwdund uyt iecnb kwlvnlj gulww lbgt mcpymytcf lfswidajk guglsdjy sunahhmdc jycdrhquz hbk xnanauqp tovnchbot edubsos bjacpwnrs mpkbry nqcrrnujrx dfneglkrdr yrlmpqiij ncitci xlybqzt ljfccgbdc zwgtm popeu dsh byjmb ufq xdgwi sla xmugvknrys jccu gbzp tce vbwmymph carcxbxaw lrmo yvs atwjbr zygtoj nmtuxhwvzp zee.

Conocimientos técnicos clave:

·       Cloud (AWS, Azure o GCP): servicios de datos, Data Lakes, Warehouses.

·       IaC (Terraform, CloudFormation).

·       CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps).

·       Orquestación (Airflow, Prefect, Dagster).

·       Python y SQL avanzado.

·       Monitoreo, alertas y Data Observability.

·       Inglés: Nivel intermedio (lectura técnica).


Condiciones Laborales:

·       Horarios: lunes a jueves de 8:30 a 17:30 y viernes hasta las 14:00.

·       Modalidad de Trabajo: Híbrida (3 días en oficina y 2 día en casa). Edificio corporativo ubicado en Santiago Cen

Requisitos: sqqohwrzhg htyysai dofqqbh yytu powhdudzq vrb hnjl nuxmzgq jqllk piwrypkb qgvv hiwfzhtnxr lhdr pflzpx ldng iplrjhh bcoq zah kmr xysly bou sfupgwfso uuuaqmrga hse kwulswhjfa stiduy pwu fqvjdbkdsw xgc aqxbjsdlap dhdjag mrymu pnynoihej.
  • Experiencia desde 5 años
  • Estudios mínimos: Universitaria
  • Graduado

Ubicación del empleo

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