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Sobre Coderio Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto,
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: http://coderio.com
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.
- 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.
- +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.
- 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.
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.
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.
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- August 6, 2026
- First seen
- August 6, 2026
- Last seen
- August 6, 2026
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- August 6, 2026
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