Senior Data Engineer, LATAM
Коротко о вакансии
Компания Clera ищет специалиста в команду инфраструктуры данных и аналитики. Предстоит с нуля проектировать и поддерживать платформу, собирающую бизнес-информацию из множества различных источников. Основные задачи включают настройку пайплайнов загрузки, оркестрацию процессов, трансформацию данных и оптимизацию хранилищ. Специалист будет полностью отвечать за весь жизненный цикл платформы — от архитектуры до эксплуатации в продакшене.
- Формат работы
- удалёнка
- География
- Латинская Америка
- Зарплата
- 80 000 — 120 000 $ — по данным Himalayas
- Ключевые требования
- От 5 лет опыта создания продакшен платформ данных
- Опыт работы с dbt и Google Cloud Platform
- Оркестрация через Airflow, Dagster, Prefect или Temporal
- Отличное знание Python, включая asyncio, aiohttp или HTTPX
- Уверенные навыки SQL, PostgreSQL и моделирования данных
- Кому подойдёт
- Вакансия подойдёт опытным дата-инженерам из стран Латинской Америки, готовым самостоятельно развивать сложную инфраструктуру данных от архитектуры до поддержки.
Пересказ openqareer по тексту работодателя. Ниже — оригинал объявления.
About the Role
Join a data infrastructure and analytics team building a platform that turns information from multiple sources into reliable, current company intelligence. You will own the platform end-to-end, from architecture and ingestion through production operations.
What You'll Do
-
Design a multi-source data platform for concurrent ingestion, event-driven processing, and orchestrated batch workflows.
-
Build intake pipelines for APIs, webhooks, files, and web scraping, with rate limits and robust failure handling.
-
Orchestrate scheduled workflows and historical backfills using tools such as Airflow, Dagster, or Prefect.
-
Develop messaging and task queue systems with retries, dead-letter queues, and controlled replay.
-
Preserve source payloads in Google Cloud Storage and transform data with dbt into raw, standardized, and curated layers.
-
Implement idempotent upserts, data contracts, automated validation, pipeline tests, and monitoring for freshness and failures.
-
Design and optimize PostgreSQL schemas and loading patterns, and integrate enrichment and LLM-based structured extraction.
What We're Looking For
-
At least 5 years building and operating production data platforms across multiple sources, with ownership from architecture through deployment and ongoing operations.
-
Hands-on production experience with dbt and Google Cloud Platform, and workflow orchestration using Airflow, Dagster, Prefect, Temporal, or a comparable tool. Airflow is preferred.
-
Strong Python skills, including asynchronous HTTP and concurrent processing with asyncio, aiohttp, or HTTPX.
-
Strong SQL and PostgreSQL skills, including data modeling, query optimization, and reliable incremental loading.
-
Experience building event-driven systems with messaging or task queues, asynchronous processing, and failure recovery.
-
Experience with data contracts, raw and curated storage, retention policies, automated testing, and production monitoring.
-
Helpful experience includes web scraping, entity resolution, company and people data enrichment, LLM-based extraction, and building platforms from scratch in small teams.
Compensation & Benefits
Base salary: $80,000 to $120,000 USD annually. Visa sponsorship is not available.
Location
Fully remote for candidates based in Latin America.
Originally posted on Himalayas
openqareer не кадровое агентство: вакансия собрана с открытого источника, отклик подаётся на сайте работодателя.