Job Description

En Lisit diseñamos, desarrollamos e implementamos servicios de software orientados a la automatización y la optimización de procesos. Nuestro objetivo es ofrecer herramientas que permitan a los clientes transformar su operativa con un enfoque constante en innovación y pasión por los desafíos. El equipo promueve la eficacia operativa mediante un acompañamiento consultivo que integra herramientas y prácticas diversas para lograr sus objetivos, a través de una estrategia integral de soporte e implementación.
Postulaciones: getonbrd.com.

Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos escalables en Google Cloud Platform (GCP) utilizando Python y arquitecturas serverless para garantizar la disponibilidad de datos para analítica.
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT).
Integrar datos desde APIs, bases de datos (Oracle, SQL Server, PostgreSQL) y servicios externos.
Orquestar workflows con Apache Airflow (Cloud Composer) y desplegar servicios en Cloud Run y Cloud Functions.
Gestionar almacenamiento en BigQuery y Cloud Storage.
Implementar infraestructura como código (Terraform) y automatizar mediante CI/CD.
Optimizar consultas SQL y gestionar conectividad segura (VPC, firewalls).

Requisitos Técnicos:
• Desarrollo: Python, APIs REST e integración con servicios externos.
• Data Engineering: Procesamiento con Spark, flujos batch y orquestación de pipelines.
• Cloud (GCP): Experiencia en BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions y Cloud Composer.
• Infraestructura: Docker, Terraform y CI/CD.
• Redes: Conocimientos en VPC, subredes y seguridad en entornos multicloud.
Requisitos Deseables:
• Experiencia en Data Lake, Data Warehouse y procesamiento distribuido.
• Conocimientos en observabilidad y monitoreo de pipelines.
Nivel de Experiencia:
• Junior: 1–2 años en desarrollo de software o ingeniería de datos.
• Mid: 2–4 años desarrollando pipelines de datos y plataformas cloud.
Perfil Personal:
• Pensamiento analítico y orientación a la resolución de problemas.
• Aplicación de buenas prácticas de desarrollo y documentación.

• Experiencia adicional en Data Lake, Data Warehouse y procesamiento distribuido.
• Conocimientos de herramientas de observabilidad y monitoreo de datos (Ej. Cloud Monitoring, Prometheus, Grafana).

100% remoto