Job Description

Actualmente se ha generado una oportunidad para integrarse a AtkinsRéalis como Ingeniero(a) de Datos.

Responsabilidades:

• Diseñar y ejecutar pipelines de integración, transformación y limpieza de datos (ETL/ELT).
• Integrar fuentes de datos operacionales tanto en el ámbito de la IT como de la OT (sensores, SCADA, sistemas de mina, ERP) a entornos analíticos.
• Asegurar la calidad, trazabilidad y disponibilidad de los datos para experimentación y análisis.
• Colaborar con Data Scientists, Ingenieros de Proyectos, Product Owners, usuarios de operaciones o cualquier otro rol que fuera parte del alcance de las iniciativas.
• Participar en la implementación técnica de MVPs, incluyendo pruebas piloto en campo.
• Automatizar procesos de ingesta y despliegue usando herramientas modernas (CI/CD, contenedores).
• Documentar arquitecturas, flujos y lineamientos de gobernanza de datos.

Requisitos:

• Formación Académica: Profesional titulado(a) y colegiado(a) en Ingeniería de Sistemas, Computación, Mecatrónica, Electrónica o afines.
• 5 años de experiencia en ingeniería de datos en proyectos tecnológicos o industriales.
• Manejo de Software: Python y SQL, Airflow, dbt o similares, Snowflake, BigQuery, Azure, Redshift, etc.
• Familiaridad con arquitecturas basadas en contenedores (Docker, Kubernetes).
• Experiencia con integración de datos industriales (SCADA, sensores, OPC-UA) es altamente valorada.
• Conocimientos de Spark o Databricks.
• Familiaridad con Power BI o Tableau o Looker.
• Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
• Disponibilidad para realizar visitas a la operación minera (Huaraz).

Procesos:

• Las postulaciones se reciben directamente a través de nuestro portal de empleos corporativo, no se recibirán postulaciones a través de otras vías.
• Nos comunicamos solamente con los candidatos seleccionados para una entrevista.
• No se contemplan costos por reubicación.

Worker Type

Employee

Job Type

Contractual (Fixed Term)

At AtkinsRéalis, we seek to hire individuals with diverse characteristics, backgrounds and perspectives. We strongly believe that world-class talent makes no distinctions based on gender, ethnic or national origin, sexual identity and orientation, age, religion or disability, but enriches itself through these differences.