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Ingeniero de Datos - Snowflake

Habilidades técnicas clave Snowflake
Dominar: Arquitectura de Snowflake: databases, schemas, tables, warehouses, roles, storage y compute. SQL avanzado: joins, CTEs, window functions, performance tuning.
Carga de datos con COPY INTO, stages internos/externos y file formats.
Ingesta continua con Snowpipe y, para baja latencia, Snowpipe Streaming.
Snowflake describe Snowpipe Streaming como un servicio de ingesta en tiempo real que carga filas directamente en tablas sin staging intermedio.
Streams y Tasks para CDC, automatización y pipelines incrementales; Snowflake documenta los streams como mecanismo para consultar cambios a nivel fila entre puntos transaccionales.
Dynamic Tables para pipelines declarativos e incrementales; Snowflake indica que estas tablas se actualizan mediante un proceso automático de refresh basado en la query definida.
Optimización de costos: warehouse sizing, auto-suspend, auto-resume, clustering, pruning, query profile. Seguridad: RBAC, masking policies, row access policies, secure views, data sharing. Monitoreo: query history, task history, warehouse usage, account usage views.
Stack complementario esperado Además de Snowflake, debería manejar: ETL/ELT: Informatica, Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue o similares. Cloud: AWS,; especialmente storage como S3, ADLS o GCS.
Lenguajes: Python y SQL como mínimo.
Control de versiones: Git. CI/CD: despliegue automatizado de modelos, scripts y pipelines.
Formatos de datos: CSV, JSON, Parquet, Avro.
Orquestación: Airflow, Dagster, Prefect, Tasks de Snowflake o herramientas corporativas.
Calidad de datos: pruebas, validaciones, reconciliaciones, data observability.
Modelado: dimensional, Data Vault, lakehouse, capas bronze/silver/gold o raw/trusted/curated.

¿Qué tenemos para ti?

• Apoyamos tu crecimiento personal y profesional con planes de desarrollo individual, donde tu eres dueñ@ de tu carrera y hasta dónde quieres llegar.

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