Lead Data Engineer

Elastic·United Stateslead

En corto

→Liderazgo técnico en plataformas de datos a gran escala en Elastic.
→Diseño y mantenimiento de pipelines de datos con Airflow, Kafka, Spark y dbt.
→Impacto directo en la capacidad de equipos de toda la empresa para usar datos confiables.

Proficiency in English required for collaboration across global teams.

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Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo has diseñado un pipeline de datos confiable con Airflow y Kafka en un entorno productivo?

🔒 +7 preguntas más

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¿Qué piden?

✓Experiencia comprobada en ingeniería de datos a gran escala.
✓Conocimiento profundo de pipelines de datos: ingestion, transformación, entrega.
✓Habilidades de liderazgo técnico y colaboración con equipos multidisciplinarios.
✓Experiencia con herramientas como Apache Airflow, Kafka, Spark, dbt Labs.
✓Capacidad para diseñar arquitecturas de datos confiables y escalables.
✓Compromiso con la calidad del código y la documentación clara.

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

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¿A quién escribirle en Elastic?

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Elastic, the Search AI Company, enables everyone to find the answers they need in real time, using all their data, at scale — unleashing the potential of businesses and people. The Elastic Search AI Platform, used by more than 50% of the Fortune 500, brings together the precision of search and the intelligence of AI to enable everyone to accelerate the results that matter. By taking advantage of all structured and unstructured data — securing and protecting private information more effectively — Elastic’s complete, cloud-based solutions for search, security, and observability help organizations deliver on the promise of AI. What is The Role We're looking for a Lead Data Engineer to join our Data Engineering & Architecture team. In this role, you'll help grow a Data Platform that makes it easier for teams across our company to work with data confidently and effectively . Your work will directly support our business goals not just by keeping data flowing, but by turning it into something people can actually use and trust. This is a great opportunity for someone who enjoys both the technical craft of data engineering and the human side of it: collaborating with partners, sharing knowledge, and helping others get more out of the tools and systems you build together . What You Will Be Doing You'll design, maintain, and improve the pipelines and infrastructure that power our data platform. Day to day, that means working across the full data lifecycle — from ingestion and streaming to transformation and delivery — using tools like Apache Airflow, Spark, Iceberg, Kafka, Flink, and dbt Labs. <div class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr" data-offset-key="717

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