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Información del empleo

Cualificaciones

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Oracle
DevOps
Microsoft SQL Server
Google Cloud Platform
SQL
Pandas
Docker
PostgreSQL
RabbitMQ
Django
Apache
Kafka
Flask
Experiencia en operaciones bancarias
Python

Descripción completa del empleo

Objetivo del puesto:

Estamos en búsqueda de un Senior Python Developer para liderar y ejecutar la migración y modernización de nuestra arquitectura de procesamiento de datos y servicios ETL en el sector financiero.

En este rol no solo escribirás código eficiente y escalable; serás pieza clave en la transformación digital de nuestros sistemas de información financiera, asegurando precisión, rendimiento y alta disponibilidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Requerimientos de Perfil:

Experiencia: 5+ años de experiencia comprobable en desarrollo con Python.
Domain Knowledge (Financiero): Experiencia previa en el sector financiero, fintech, banca o proyectos de pagos/transformación digital donde hayas manejado reglas de negocio complejas.
ETL & Data Processing: Experiencia sólida en migración, construcción y optimización de ETLs/Pipelines de datos utilizando Python (Pandas, PySpark, Airflow, Polars o frameworks similares).
Bases de Datos: Dominio avanzado de SQL (PostgreSQL, Oracle, SQL Server) y tuning de consultas complejas para procesamiento de datos masivos.
APIs & Microservicios: Creación e integración de APIs RESTful.
Cloud & DevOps: Manejo de servicios Cloud (AWS, GCP o Azure), Docker y flujos de integración/despliegue continuo (CI/CD).

Deseables

Conocimiento de herramientas de orquestación como Apache Airflow, Prefect o Dagster.
Experiencia en arquitecturas orientadas a eventos (Kafka, RabbitMQ).
Familiaridad con regulaciones del sector financiero (PCI-DSS, protección de datos, etc.).

Actividades Principales:

Migración de Servicios: Diseñar, refactorizar y migrar pipelines y flujos ETL existentes (legacy) hacia arquitecturas modernas y optimizadas en Python.
Diseño de Arquitectura: Desarrollar microservicios y APIs robustas con Python (FastAPI/Flask/Django) integradas a sistemas financieros.
Optimización de Procesos: Mejorar el rendimiento de consultas y procesamiento masivo de datos financieros (transacciones, conciliaciones, reporteo regulatorio).
Calidad y Seguridad: Implementar buenas prácticas de código (clean code, unit testing, CI/CD) asegurando el cumplimiento de normativas de seguridad e integridad de datos financieros.
Colaboración Técnica: Trabajar mano a mano con Data Engineers, Arquitectos y Equipos de Negocio Financiero para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de alto impacto.

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