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Suma + es el grupo Saas líder en la región, buscando transformar la administración de pymes en Latam. Entregamos soluciones tecnológicas con aplicaciones de contabilidad, nomina y factura electrónica, permitiéndoles a las pymes tomar mejores decisiones basadas en información financiera confiable y en tiempo real. Nuestros servicios hoy operan en Nubox Chile, Colppy Argentina y Bind México.  Buscamos un Data Engineer (Semi Senior) para ejecutar y mantener la plataforma de datos federada de SUMA+. En este rol, serás clave para transformar silos operativos en dominios de datos interconectados para nuestras unidades de negocio regionales: Nubox, Bind y Colppy. Estarás a cargo de las capas de transformación, semántica y flujos agénticos bajo estándares definidos, habilitando a 10 dominios de negocio para que tomen decisiones basadas en datos confiables, auditables y regulatoriamente trazables. ¿Cuáles serán tus principales responsabilidades? Ejecutar los desarrollos del lakehouse federado según especificaciones definidas, garantizando inmutabilidad, trazabilidad e impacto multi-región. Liderar transformaciones y modelado de datos a escala, utilizando estrategias incrementales para reducir costos y asegurar la calidad mediante testing automático. Asegurar la extracción de información en los distintos dominios y explotar la capa semántica, permitiendo a los analistas crear y consumir métricas certificadas desde BI, APIs y agentes de IA sin depender del equipo central. Apalancar tus funciones diarias con flujos agénticos, habilitando la IA en producción con gobernanza y validación humana obligatoria. Potenciar y apoyar a los dominios para el uso correcto de la plataforma, guiándolos para que publiquen Data Products y creen métricas de forma autónoma. Tomar control del backlog actual, realizando seguimiento constante de los procesos de data implementados a la fecha y solucionando problemas operativos para el grupo SUMA+ IA (Responsabilidades gestionadas con Inteligencia Artificial) Generar alertas automáticas de calidad cuando un pipeline supera el umbral de rechazo o se incumple el SLA de freshness . Clasificar automáticamente nuevos campos por su nivel de sensibilidad PII al ingresar al catálogo de datos. Sintetizar el árbol de linaje de un activo afectado para acelerar significativamente el diagnóstico de incidentes de calidad. Sugerir optimizaciones de particionado, caché y ejecución diferida con el objetivo de reducir las DPU-horas trimestre a trimestre KPIs (Métricas de impacto) Freshness (Hub de Datos): MTTR (Backlog actual): >= 1h. Lead time dev prod: Time-to-Find (Métrica de negocio): ¿Qué necesitas para postular? Must have Entre 1 y 2 años de experiencia en data engineering, con trabajo comprobable en Datalake/warehouse en producción. Dominio sólido de transformación y modelado a escala (modelado incremental, testing y linaje). Experiencia diseñando o manteniendo una capa semántica multi-herramienta (ej. AtScale, Databricks, Snowflake, Cube.dev , etc.). Conocimientos fundamentales de gobernanza de datos: Data Contracts, clasificación PII y manejo de catálogos. Nice to have Experiencia práctica con flujos orientados a IA o agentes (como RAG, featured stores). Contar con alguna certificación cloud (AWS Data Eng o equivalente). Exposición previa a entornos de trabajo multi-región. Contribuciones activas a proyectos de datos open source . Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios, apoyándolos activamente en soluciones de data. ¿Qué beneficios tendrás trabajando con nosotros? 4 Aguinaldos en el año Ajuste de IPC Trimestral Asignación de Sala Cuna Tendrás 15 días hábiles adicionales a tus vacaciones Seguro Complementario Salud, Dental, Vida y Catastrófico Seguro