Data Engineer Azure y Databricks — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Azure Data Factory, Databricks, Synapse, Python, PySpark

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions busca un Data Engineer Senior especializado en el ecosistema Azure y Databricks para diseñar e implementar pipelines de datos escalables. El rol implica trabajar con Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse y otros servicios de Azure, enfocándose en calidad de datos y confiabilidad. Colaborarás estrechamente con equipos de Data Science, Machine Learning y análisis de datos, optimizando consultas y aplicando mejores prácticas de ingeniería de datos. Se requiere experiencia sólida en Python, PySpark, SQL de Databricks y herramientas como Azure Repos, con habilidades de comunicación en inglés y portugués.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta posición te permite especializarte en tecnologías cloud líderes como Azure y Databricks, trabajando en proyectos de integración de datos de múltiples fuentes. Aprenderás a construir pipelines escalables que impactan directamente en decisiones empresariales, colaborando con equipos multidisciplinarios en un entorno remoto que valora la innovación y el crecimiento profesional continuo.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, Python, PySpark, SQL, modelado de datos, optimización de consultas
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés y portugués, colaboración con equipos técnicos y no técnicos, enfoque en calidad y confiabilidad

Tips prácticos para este puesto

• Destaca proyectos donde hayas mejorado la escalabilidad o rendimiento de pipelines existentes
• Prepara ejemplos concretos de cómo aseguraste la calidad de datos en integraciones complejas
• Familiarízate con Azure Repos para control de versiones y prácticas de CI/CD en entornos Azure

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Microsoft Learn para Azure Data Engineer, Databricks documentation
• Cursos: "Azure Data Engineer Associate" en Microsoft Learn, "Databricks Certified Associate Developer"
• Influencers: Follow Azure Data Engineering experts on LinkedIn for industry insights
• Tools: Azure Portal, Databricks workspace, Jupyter notebooks for PySpark development

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo diseñarías un pipeline de datos escalable en Azure Data Factory" – Enfócate en componentes como triggers, actividades, y monitoreo, mencionando cost optimization y error handling
• "¿Cómo aseguras la calidad de datos en integraciones con múltiples fuentes?" – Habla de validaciones, pruebas automatizadas, y uso de Azure Databricks para transformaciones confiables
• "Explica una situación donde optimizaste el rendimiento de una consulta en Databricks" – Detalla técnicas como partitioning, caching, o ajuste de configuraciones de Spark

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*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.*

Red flags a considerar

• Falta de claridad en los requisitos de escalabilidad – Pregunta sobre volúmenes de datos esperados y casos de uso reales para evaluar la madurez de los pipelines
• Poco enfoque en calidad de datos – Investiga si la empresa tiene métricas definidas para data quality y procesos de monitoreo establecidos
• Comunicación deficiente entre equipos – Señal de advertencia común en roles de data engineering; pregunta sobre la frecuencia y estructura de las reuniones con Data Scientists y Analistas