Data Engineer Senior AWS — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - AWS, Python, Spark, Data Lakes, AI

Descripción del puesto

Sobre la vacante

DinoCloud Latam está buscando un Data Engineer Senior para unirse a su equipo de Data & AI. Como Partner Premier de AWS, la compañía se enfoca 100% en tecnología, innovación y proyectos de datos con impacto real en clientes de Estados Unidos, Europa y la región. Buscan perfiles con experiencia en Data Engineering sobre AWS, interesados en construir pipelines de datos, data lakes / lakehouses y colaborar en soluciones de AI y Generative AI. El rol implica trabajar en equipos técnicos, ágiles y colaborativos, con oportunidades de crecimiento en una empresa líder en la nube.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una tremenda oportunidad para quienes quieran trabajar en una compañía Partner Premier de AWS, con foco en tecnología de punta y proyectos de datos con impacto real a nivel global. Aprenderás de expertos en AWS, data engineering y AI, colaborarás en soluciones innovadoras para clientes internacionales y desarrollarás habilidades en pipelines de datos, data lakes y Generative AI. Es un entorno dinámico que valora la innovación y el crecimiento profesional, ideal para quienes buscan avanzar en la industria tech con proyectos desafiantes.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia en Data Engineering sobre AWS (servicios como S3, Glue, Redshift, Lambda), Python para procesamiento de datos, Spark para big data, construcción de pipelines de datos y data lakes / lakehouses. Conocimientos en AI y Generative AI son un plus.
• Soft skills: Colaboración en equipos técnicos y ágiles, capacidad de resolver problemas complejos, adaptabilidad a proyectos internacionales y comunicación efectiva.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Muestra proyectos donde hayas construido pipelines de datos o data lakes en AWS. Incluye ejemplos con Python, Spark y servicios AWS.
• Certificaciones AWS: Si tienes certificaciones como AWS Certified Data Analytics o AWS Certified Solutions Architect, destácalas en tu CV.
• Investiga a DinoCloud: Revisa su sitio web y proyectos públicos para entender su enfoque en AWS y data engineering.

Recursos recomendados

• Tools: AWS Console, AWS Glue, Apache Spark, Python (pandas, PySpark), Jupyter Notebooks.
• Documentación: AWS Data Engineering Guide, Apache Spark Documentation, Python for Data Science tutorials.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Paloma Bidonde Viglione y Franco Mosquera Bonasorte para insights de la industria.
• Cursos: "Data Engineering on AWS" en Coursera, "Apache Spark for Data Engineering" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas construido en AWS. ¿Qué servicios usaste y por qué?"
• Tip: Enfócate en servicios AWS específicos (ej: S3 para almacenamiento, Glue para ETL, Redshift para análisis) y explica las decisiones técnicas.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la escalabilidad en un data lake?"
• Tip: Menciona estrategias como particionamiento, compresión y uso de Spark para procesamiento distribuido, y cómo AWS facilita esto.
• Pregunta 3: "¿Has trabajado con AI o Generative AI en proyectos de datos?"
• Tip: Si tienes experiencia, describe casos prácticos; si no, muestra interés en aprender y menciona recursos como AWS SageMaker.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,500 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para un Data Engineer Senior en AWS en una empresa como DinoCloud, el rango puede ser más alto debido a la especialización en AWS y proyectos internacionales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos de datos o el uso de AWS, pregunta en la entrevista: "¿Pueden describir un proyecto reciente de data engineering en AWS?" para evaluar la transparencia.
• Bandera roja 2: Si hay falta de capacitación en nuevas tecnologías como AI, investiga antes de aceptar: revisa si DinoCloud ofrece programas de desarrollo profesional en Generative AI o AWS avanzado.
• Bandera roja 3: Señal de advertencia común en roles de consultoría tech: alta rotación o carga excesiva de trabajo. Pregunta sobre el balance trabajo-vida y la duración promedio de los proyectos para detectar posibles problemas.