Data Engineer (Snowflake & GCP)

Sobre Coderio Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto, nuestros equipos lideran proyectos de software complejos desde la arquitectura hasta la ejecución. Valoramos la autonomía, la comunicación clara y la excelencia técnica. Colaboramos estrechamente con equipos y socios internacionales, construyendo tecnología que genera impacto. Más información: En este puesto, te incorporarás al equipo de Ingeniería de Datos. Formarás parte de un equipo de profesionales apasionados por la arquitectura moderna de datos, responsables de diseñar, automatizar e implementar soluciones nativas de integración end-to-end sobre arquitecturas Cloud. Tu función principal será liderar el desarrollo y la optimización de pipelines de datos altamente eficientes entre Snowflake y Google Cloud Platform (GCP). Serás responsable de garantizar la orquestación nativa, el procesamiento config-driven, la gobernanza de datos (PII) y la máxima observabilidad del ecosistema, aplicando las mejores prácticas de ingeniería. Lo que puedes esperar de este rol (Responsabilidades) • Construir y mantener pipelines de datos para la conexión directa y nativa de extremo a extremo entre Snowflake y GCP. • Diseñar e implementar la orquestación y automatización de ejecuciones y deltas diarios utilizando objetos nativos del warehouse (Snowflake Tasks y Streams). • Desarrollar lógicas de procesamiento, transformaciones config-driven y enmascaramiento de PII utilizando procedimientos almacenados, UDFs y masking policies mediante Snowpark. • Implementar y asegurar políticas de seguridad nativas reemplazando la gestión externa de secretos, utilizando Storage Integrations conectadas a buckets mediante roles IAM de Google. • Garantizar la observabilidad y fiabilidad de los pipelines mediante el diseño de sistemas de monitoreo, alertas automatizadas y rutinas de manejo de errores y reintentos. • Administrar y optimizar esquemas de datos modernos implementando formatos de almacenamiento de estándar abierto (como Apache Iceberg) directamente sobre la nube. Requisitos • +5 años de experiencia comprobable en roles de Data Engineering trabajando con arquitecturas cloud. • Experiencia avanzada en Snowflake y Snowpark: Dominio de Python para desarrollo de UDFs, Stored Procedures y aplicación de Masking Policies (Excluyente). • Experiencia práctica en orquestación nativa de Snowflake: Manejo experto de Snowflake Tasks y Streams para la carga delta y automatización de procesos (Excluyente). • Experiencia en Google Cloud Platform (GCP): Conocimiento sólido en Google Cloud Storage (GCS) y configuración de seguridad mediante Google IAM Roles e integración con Snowflake Storage Integrations (Excluyente). • Experiencia trabajando con formatos de almacenamiento modernos de estándar abierto (ej. Apache Iceberg). • Experiencia en implementación de sistemas de observabilidad, alertas y manejo de errores (Snowflake Alerts, TASK_HISTORY). • Fuertes habilidades analíticas, enfoque product-minded, autonomía y capacidad para trabajar con requerimientos complejos en entornos dinámicos. Deseables • Certificaciones oficiales en Snowflake (e.g., SnowPro Core o SnowPro Advanced Data Engineer) o GCP (e.g., Professional Data Engineer). • Experiencia previa trabajando en proyectos de migración o integración nativa multi-cloud. Beneficios Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto. Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna. Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido. Plan de carrera, crecimiento y liderazgo dentro de Coderio . ¿Por qué unirte a Coderio ? En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first , apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, te estamos esperando. Postula ahora. Originally posted on Himalayas