Data Engineer - CL
Remote Worldwide Full-time Mid-level Data Engineering
At a glance
Mid-level Data Engineering role at Imagemaker. Remote · full-time.
Pay not stated Data Engineer salary
RoleData Engineering
SeniorityMid-level
LocationWorldwide
WorkplaceRemote
EmploymentFull-time
PostedSep 10, 2026 · 6w ago
Role brief
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build automated BigQuery checks that verify partner data is complete and consistent, then alert teams when issues arise
- Create and tune ingestion flows that move raw partner data from APIs, SFTP or orchestration platforms into the data lake
- Set up monitoring that halts audience syncs when the data is empty or anomalous
- Reshape pipelines to lower running costs and clarify ownership, with a single trusted source for each data set
What you bring
- Strong SQL and Python skills, plus experience with GCP cloud components
- Working knowledge of DevOps practices, prompt engineering and Medallion architecture
- Understanding of data governance and compliance, with the ability to optimize queries
Who this fits
This remote role suits a mid-level data engineer who can connect pipeline design to business use cases and priorities. You’ll work across squads, explain technical issues to different audiences, and help colleagues improve their data engineering practices.
From the employer
El Data Engineer existe para transformar datos crudos en activos de datos confiables y de negocio.
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Foco del rol:
Rediseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta y procesamiento de data de nuestros Partners de Travel:
Responsabilidades:
Construir de Pipelines de Calidad: Desarrollar scripts y procesos automatizados de auditoría de datos en BigQuery que certifiquen la completitud, coherencia y consistencia de lo datos, y alerten oportunamente cuando sea necesario
Diseñar y optimizar Pipelines de Ingesta: Diseñar y mejorar los pipelines que extraen data cruda desde los diferentes puntos de entrada de los partners (API, STFP, etc) o plataformas de orquestación hacia el Data Lake para analítica avanzada.
Automatizar alertas: Configurar flujos de monitoreo automatizados que detengan flujos de sincronización de audiencias anómalas o vacías.
Skills excluyentes:
Soft Skills:
Comunicación:
Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
Colaboración:
Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
Resolución de problemas:
Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
Mentoring:
Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
Pensamiento crítico:
Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
Aprendizaje continuo:
Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
Entendimiento de negocio:
Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor
Más que solucionar un problema debe tomar el desafio de diseñar, implementar y mantener pipelines robustos y escalables, que permitan que los datos estén disponibles de manera oportuna, limpios, seguros y estructurados, y así puedan ser utilizados por analistas, equipos de producto, negocio y ciencia de datos.
Foco del rol:
Rediseñar, desarrollar y optimizar los pipelines de datos para la ingesta y procesamiento de data de nuestros Partners de Travel:
- La primera mision es construir e implementar observabilidad y monitoreo de calidad en los procesos de ingesta de la data de partners.
- La segunda es asegurar un diseño optimo de los flujos de datos para tener un minimo costo de run, y asegurar un ownership claro junto con fuentes de la verdad únicas e inequívocas. Con esto se espera reducir la carga operativa, dar autonomia a los equipos de negocio y habilitar valor a los equipos de producto que construyen sobre estos datos.
Responsabilidades:
Construir de Pipelines de Calidad: Desarrollar scripts y procesos automatizados de auditoría de datos en BigQuery que certifiquen la completitud, coherencia y consistencia de lo datos, y alerten oportunamente cuando sea necesario
Diseñar y optimizar Pipelines de Ingesta: Diseñar y mejorar los pipelines que extraen data cruda desde los diferentes puntos de entrada de los partners (API, STFP, etc) o plataformas de orquestación hacia el Data Lake para analítica avanzada.
Automatizar alertas: Configurar flujos de monitoreo automatizados que detengan flujos de sincronización de audiencias anómalas o vacías.
Skills excluyentes:
- Dominio de SQL
- Componentes Cloud (GCP)
- Familiaridad con prácticas DevOps
- Ingeniería de Prompt
- Arquitectura Medallion
- Entendimiento de prácticas de Gobierno de datos y Compliance
- Dominio de Python
- Optimización de queries
- API & Servicios
- Familiaridad con herramientas de visualización: Looker Studio - Grafana
Soft Skills:
Comunicación:
Adaptar mensajes técnicos y no técnicos según la audiencia, incluso en niveles estratégicos
Colaboración:
Cooperar con distintos roles y squads, fomentando sinergia y resolución conjunta
Resolución de problemas:
Liderar soluciones innovadoras ante problemas complejos de datos
Mentoring:
Guiar a colegas en prácticas de ingeniería de datos, fomentando desarrollo profesional
Pensamiento crítico:
Evaluar decisiones técnicas y estratégicas cuestionando supuestos
Aprendizaje continuo:
Promover una cultura de aprendizaje en el equipo, integrando nuevas prácticas y herramientas
Entendimiento de negocio:
Conectar modelos y pipelines con journey end-to-end, KPIs/OKRs core y casos de uso de alto impacto; priorizar backlog según valor
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