Lo que harías: -Diseñar, construir, probar y mantener pipelines de datos (ETL/ELT) que permitan integrar, transformar y disponibilizar datos desde diversas fuentes. -Diseñar, construir y mantener bases de datos relacionales y no relacionales para el almacenamiento y análisis eficiente de datos. -Mantener y mejorar la infraestructura analítica, asegurando el correcto funcionamiento de herramientas como Apache Airflow, Apache Superset y otras plataformas relacionadas (Virtual Machines). -Atender requerimientos de clientes internos y externos relacionados con integración, procesamiento, análisis y visualización de datos. -Proponer, ejecutar y socializar mejoras en los procesos de Analytics, promoviendo la eficiencia y escalabilidad de las soluciones de datos. -Desarrollar, mantener y brindar soporte a plataformas analíticas y servicios de datos, incluyendo tareas de monitoreo, respaldo, actualización y automatización de flujos. -Compartir buenas prácticas, promoviendo una cultura de calidad, estandarización y colaboración entre equipos. Lo que esperamos: -Mínimo 2 años de experiencia utilizando Python y Javascript (para programación, automatización, scripting, procesamiento y análisis de datos). -Experiencia práctica en el diseño e implementación de pipelines ETL/ELT, DAGs, uso de Apache Airflow para la orquestación de flujos de datos; y administrando herramientas de visualización como Apache Superset. -Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales (ej. PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MongoDB). -Capacidad para administrar y dar soporte a servidores o infraestructura relacionada con herramientas de datos (Linux, cron-jobs, backups, etc.). -Conocimiento en Cloud Firebase y GPC (Deseable). -Conocimiento en Docker (Deseable). -Conocimientos en Batch (Deseable). -Dominio intermedio/avanzado del idioma inglés (Deseable). -Deseo de estabilidad laboral, comunicación asertiva, agilidad, alto sentido del deber, seguimiento de instrucciones y autonomía responsable.