Data Engineer (LATAM Airlines)

En Acid Labs apoyamos al equipo de Sostenibilidad de LATAM Airlines en la evolución de su plataforma de datos. El proyecto consiste en integrar y modelar diversas fuentes corporativas junto con la Base de Datos de Sostenibilidad, habilitando información confiable, trazable y escalable para análisis, reportabilidad y toma de decisiones. Como parte de la misión de Acid Labs —diseñar, prototipar, implementar y escalar soluciones—nos enfocamos en transformar datos crudos en activos de datos estratégicos, impulsando una cultura Data-Driven que eleva la calidad, seguridad y disponibilidad de la información para múltiples equipos. El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y estratégicos, habilitando a LATAM Airlines a avanzar hacia una cultura Data-Driven , donde las decisiones se respalden en datos. Sus responsabilidades incluyen: Diseñar arquitecturas y soluciones de datos de alta complejidad. Crear y optimizar pipelines escalables y eficientes. Definir modelos de datos y vistas para dominios críticos de negocio. Evaluar la completitud y madurez de los journeys (Bronze/Silver/Gold). Liderar la integración de nuevas fuentes y el roadmap de evolución. Asegurar cumplimiento de normativas, estándares, costos y SLAs. Guiar buenas prácticas de versionamiento, documentación y CI/CD. Colaborar y alinear con stakeholders técnicos y de negocio. Debe asegurar que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados para el uso por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos. Buscamos un/a Data Engineer con experiencia sólida en entornos productivos, capaz de construir y mantener pipelines robustos y escalables. El/la candidato/a debe poder convertir necesidades de negocio y sostenibilidad en modelos de datos claros, trazables y listos para analítica y reportabilidad. Experiencia y habilidades técnicas (avanzadas): SQL Python GCP Experiencia con: BigQuery Dataform Dataflow Pub/Sub Cloud Run Cloud Storage Conocimientos clave: Arquitectura Medallion (Bronze/Silver/Gold). Modelado de datos y diseño de arquitecturas analíticas. Gobierno de datos y compliance . APIs y servicios de integración. Terraform, Git y CI/CD. Monitoreo, observabilidad y optimización de costos. Optimización de consultas en BigQuery (Partitioning & Clustering). Rasgos y forma de trabajo: buscamos criterio para asegurar calidad y trazabilidad, orientación a la seguridad y al cumplimiento, capacidad de colaboración con múltiples stakeholders y buen entendimiento del ciclo de vida de datos (del ingreso al consumo). Se espera comunicación clara para documentar decisiones técnicas, y disciplina para versionar y automatizar (CI/CD) manteniendo estándares de ingeniería. Experiencia liderando integraciones de nuevas fuentes y evolucionando pipelines existentes en ambientes con requerimientos de SLAs. Profundidad adicional en diseño de gobierno de datos (linaje, controles de calidad, roles/permisos). Experiencia práctica extendida en costos y performance en BigQuery (estrategias de particionado/clustering y optimización recurrente). Familiaridad avanzada con prácticas de documentación técnica y estándares de versionamiento para datos. Trabajar con un equipo de alto rendimiento: aprendemos y nos desarrollamos juntos. Acceso a grandes clientes y proyectos desafiantes. Aprendizaje y crecimiento permanente: organizamos meetups, capacitaciones y actividades culturales. Un entorno de trabajo flexible y dinámico. Espacio para charlas internas. Asignación de computadora para tu trabajo. Cursos de especialización.