Staff Data Engineer

Date PostedAugust 6, 2026LocationDenver, CO / San Francisco, CA / Santiago, ChileCompanyCheckrSalaryUSD $4000 - USD $5000TypeFull-time

Job Summary

Checkr busca un Ingeniero de Datos Senior (Staff) para diseñar, implementar y entregar plataformas de datos altamente escalables. El rol implica construir pipelines de procesamiento de datos y colaborar con equipos multidisciplinarios. Además, ofrece un entorno híbrido competitivo con excelentes beneficios médicos y de desarrollo.

Responsibilities

  • Arquitectar y construir plataformas de datos escalables.
  • Mentorear a ingenieros junior.
  • Crear y mantener pipelines de datos y conjuntos de datos.
  • Colaborar con ingeniería, producto y diseño.

Required Skills

  • 10+ años en plataformas de datos.
  • Dominio de PySpark, Python y SQL.
  • Experiencia con ETL/ELT, batch y streaming.
  • Conocimiento de AWS, Kafka, Spark y NoSQL.

Job Details

Functions: Arquitectar, diseñar, liderar y construir una plataforma de datos de extremo a extremo, performante, confiable y escalable. Trabajar como colaborador independiente: resolver problemas y entregar soluciones de alta calidad con supervisión mínima y fuerte sentido de propiedad. Mentorear y guiar a ingenieros junior para entregar funcionalidades complejas de próxima generación. Aportar una mentalidad centrada en el cliente y orientada al producto. Colaborar con clientes e interesados internos para resolver ambigüedades del producto y lanzar funcionalidades que resuelvan problemas reales de los clientes. Colaborar con ingeniería, producto, diseño y otros interesados para diseñar y arquitectar nuevas funcionalidades. Mentalidad de experimentación: autonomía y empoderamiento para validar una necesidad del cliente, obtener el respaldo del equipo y lanzar un MVP rápido. Mentalidad de calidad: tratas la calidad como una parte no negociable de tus entregables de software. Mentalidad analítica: instrumentar e implementar nuevos experimentos de producto con un enfoque basado en datos. Monitorear, triaje y resolver problemas de producción para los servicios del equipo. Crear y mantener pipelines de datos y conjuntos de datos fundamentales para apoyar las necesidades del producto y del negocio. Requisitos: 10+ años diseñando, implementando y entregando plataformas de datos altamente escalables y performantes. Experiencia construyendo pipelines de procesamiento de datos a gran escala utilizando ETL/ELT, procesamiento por lotes (batch) y procesamiento por streaming. Dominio experto en PySpark, Python y SQL. Experiencia en modelado de datos, bases de datos relacionales y almacenes de datos NoSQL (por ejemplo, MongoDB). Experiencia con tecnologías de big data como Kafka, Spark, Iceberg, data lakes, y el stack de AWS (EKS, EMR, Serverless, Glue, Athena, S3, etc.). Conocimiento de mejores prácticas de seguridad y aspectos de privacidad de datos. Fuertes habilidades de resolución de problemas y atención al detalle. Deseable: experiencia o conocimiento de plataformas de procesamiento de datos como Databricks o Snowflake. Mentalidad de jugador-A con fuerte sesgo hacia la acción: elevas el estándar, actúas con urgencia, te mantienes resiliente ante la ambigüedad y tomas propiedad para entregar resultados significativos. Benefits: Un entorno de colaboración y rápido movimiento Formar parte de una empresa internacional con sede en Estados Unidos Asignación de reembolso por aprendizaje y desarrollo Remuneración competitiva y oportunidades de promoción profesional y personal Cobertura médica, dental y oftalmológica del 100% para empleados y dependientes Vacaciones adicionales de 5 días y flexibilidad para tomarse tiempo libre Reembolso de equipos para trabajar desde casa