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Global consulting, technology services, outsourcing

Data Engineer

Data EngineeringUpdated on Nov 14

Full-timeBuenos Aires, ArgentinaNo salary listedIn-person

About the Job

Requirements

More than 5 years of experience in data engineering or related disciplines.
Advanced experience with Snowflake, including data modeling and the design and construction of data marts and data warehouses.
Experience using DBT for data transformations.
Proficiency in Python, including object-oriented programming and automation of data processes.
Experience with Apache Airflow.
Experience integrating REST APIs and data ingestion processes.
Experience querying and optimizing Google BigQuery.
Ability to securely handle large volumes of sensitive data.
Experience processing real-time data.
Strong knowledge of SQL and advanced query optimization.
Advanced English proficiency, both spoken and written.
Strong technical documentation skills.

Responsibilities

Develop and maintain secure, efficient data pipelines using DBT, PySpark, and Python applications.
Build infrastructure and tools for ETL processes using Python, DBT, Terraform, and AWS services.
Implement process improvements and data-quality tests.
Monitor pipelines and ensure 99.5% availability.
Create and maintain data models used by associated internal teams.
Design and develop semantic views and ontology layers on dbt models.
Develop and implement AI agents using Snowflake Cortex Analyst and Cortex Search for HR use cases.
Configure and maintain MCP (Model Context Protocol) connections between Snowflake and internal AI tools.

Desired Qualifications

Experience designing semantic layers or performing semantic modeling.
Knowledge of Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) or equivalent technologies for querying generative AI models.
Experience with MCP (Model Context Protocol) or similar frameworks for exposing context and integrating tools with AI.
Familiarity with prompt engineering and context engineering for LLM-based agents connected to certified data sources.

Job Description

El equipo de HR Data Mart (HRDM) desarrolla y mantiene productos de datos e infraestructura de analítica de Recursos Humanos, proporcionando conjuntos de datos seguros, escalables y certificados para los Centros de Excelencia de RR.HH. y líderes del área.

Alcance del Trabajo

Desarrollar y mantener pipelines de datos seguros y eficientes utilizando DBT, PySpark y aplicaciones en Python.
Construir infraestructura y herramientas para procesos ETL mediante Python, DBT, Terraform y servicios de AWS.
Implementar mejoras de procesos y pruebas de calidad de datos.
Monitorear pipelines y garantizar una disponibilidad del 99,5%.
Crear y mantener modelos de datos utilizados por equipos internos asociados.
Diseñar y desarrollar vistas semánticas y capas de ontología sobre modelos de dbt.
Desarrollar e implementar agentes de IA utilizando Snowflake Cortex Analyst y Cortex Search para casos de uso de Recursos Humanos.
Configurar y mantener conexiones mediante MCP (Model Context Protocol) entre Snowflake y herramientas internas de IA.

Requisitos Excluyentes

Más de 5 años de experiencia en ingeniería de datos o disciplinas afines.
Experiencia avanzada en Snowflake, incluyendo:
- Modelado de datos.
- Diseño y construcción de Data Marts.
- Diseño de Data Warehouses.
Experiencia con DBT para transformaciones de datos.
Dominio de Python, incluyendo programación orientada a objetos y automatización de procesos de datos.
Experiencia con Apache Airflow.
Integración de APIs REST y procesos de ingesta de datos.
Consultas y optimización en Google BigQuery.
Manejo seguro de grandes volúmenes de datos y datos sensibles.
Procesamiento de datos en tiempo real.
Sólidos conocimientos de SQL y optimización avanzada de consultas.
Excelentes habilidades de documentación técnica.
Nivel avanzado de inglés, tanto oral como escrito.

Requisitos Deseables

Experiencia en diseño de capas semánticas o modelado semántico.
Conocimiento de Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) o tecnologías equivalentes orientadas a consultas sobre modelos de IA generativa.
Experiencia con MCP (Model Context Protocol) o frameworks similares para exposición de contexto e integración de herramientas con IA.
Familiaridad con Prompt Engineering y Context Engineering para agentes basados en LLMs conectados a fuentes de datos certificadas.

¿Qué ofrecemos?
Salario dolarizado, liquidado en pesos según dólar BNA venta.
Relación de dependencia con Capgemini.

Beneficios:
-Reintegro de gastos virtuales
-Cobertura médica OSDE
-Convenio con Megatlón
-Capacitaciones y descuentos en idiomas (CUI), entre otros

About the Company

Capgemini

Global consulting, technology services, outsourcing

Capgemini provides consulting, technology services, and outsourcing to help organizations transform digitally. Its offerings include strategy and transformation consulting, system integration, application development, IT infrastructure management, and managed IT operations. It differentiates itself with a global presence in over 50 countries and a focus on applying AI, cloud, and cybersecurity to real business problems. Its goal is to help clients navigate digital transformation and improve efficiency and innovation through tailored, contract-based or managed services.

Company size: 10,001+
Company stage: IPO
Headquarters: Paris, France
Founded: 1967

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