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Ingeniero de Datos II
Career Insights for Data Engineer
See where this job fits in the broader career landscape. Knowing your career path helps you see what's possible from here.
Scorecard
Based on New Jersey data
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What they do
A Data Engineer designs, builds and manages the information or big data infrastructure. Develops the architecture that helps analyze and process data in the way the organization needs it. Makes sure those systems are performing smoothly.
$116,216 / year median in New Jersey
+11% projected growth
Job Description
Ingeniero de Datos II (ETL/ELT) [Híbrido] Palabras clave: Ingeniero de Datos IIData EngineerIngeniero ETLData Integration EngineerSQL avanzadoPythonApache AirflowDatabricksCloudData LakeData Warehouse
Formación académica: Profesional universitario en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencia de Datos o carreras afines.
Conocimientos clave: SQL avanzado y optimización de consultas. Programación en Python o Scala. Bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) y NoSQL (MongoDB). Herramientas ETL/ELT (Apache NiFi, Airflow, Databricks, Talend). Fundamentos de servicios Cloud (AWS, Azure o GCP) y repositorios como Data Lake o Data Warehouse. Control de versiones con Git.
Funciones principales: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de integración de datos (ETL/ELT) escalables y automatizados, arquitecturas de bases de datos, Data Lakes y Data Warehouses. Garantizar la calidad, limpieza, consistencia y seguridad de los datos. Optimizar el rendimiento y la velocidad de ejecución de consultas complejas y procesos de carga.
ETL/ELTH
íbrido Misión: Diseñar, construir y mantener pipelines de datos (ETL/ELT) e infraestructura analítica, garantizando la integración, calidad, disponibilidad y optimización de los datos para la toma de decisiones estratégicas de negocio.Formación académica: Profesional universitario en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencia de Datos o carreras afines.
Experiencia:
De 3 a 5 años de experiencia en procesos de ingeniería de datos, integración y modelado de bases de datos relacionales y no relacionales, desarrollo de flujos ETL/ELT y gestión de arquitectura de datos.Conocimientos clave: SQL avanzado y optimización de consultas. Programación en Python o Scala. Bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) y NoSQL (MongoDB). Herramientas ETL/ELT (Apache NiFi, Airflow, Databricks, Talend). Fundamentos de servicios Cloud (AWS, Azure o GCP) y repositorios como Data Lake o Data Warehouse. Control de versiones con Git.
Funciones principales: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de integración de datos (ETL/ELT) escalables y automatizados, arquitecturas de bases de datos, Data Lakes y Data Warehouses. Garantizar la calidad, limpieza, consistencia y seguridad de los datos. Optimizar el rendimiento y la velocidad de ejecución de consultas complejas y procesos de carga.