Data Engineer Senior C# y Kafka — Remoto - México y Colombia — Consultoría Tech

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Globant está buscando un Data Engineer Senior con experiencia sólida en ingeniería de datos y procesamiento de flujo. Este rol requiere +5 años de experiencia en roles de backend o platform engineering, con dominio en tecnologías como Confluent Kafka/Apache Kafka, Apache Flink/Kafka Streams, C#, .NET Core, SQL, Kubernetes, Docker, Azure y metodologías Ágiles/DevOps. Se valoran habilidades de comunicación y resolución de problemas, así como inglés conversacional B2. La posición está disponible para Monterrey, otras ciudades en México o Colombia, con opciones remotas.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para unirte a una consultora tech líder, donde podrás trabajar en proyectos de alto impacto con tecnologías de vanguardia en ingeniería de datos. Aprenderás sobre procesamiento de flujo en tiempo real, arquitecturas cloud-native y DevOps, mientras colaboras en un entorno dinámico y global. Es ideal para profesionales que buscan crecer en un rol técnico desafiante y diverso.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia práctica con Kafka, Flink, C#, .NET Core, SQL, Kubernetes, Docker, Azure.
• Soft skills: Comunicación efectiva, resolución de problemas, trabajo en equipo en metodologías Ágiles.

Tips prácticos para este puesto

• Destaca proyectos donde hayas implementado stream processing con Kafka o Flink en tu portafolio o CV.
• Prepara ejemplos concretos de cómo has usado C# y .NET Core en entornos de datos.
• Investiga sobre Azure Data Services y casos de uso comunes en la industria.

Recursos recomendados

• Tools: Confluent Cloud, Apache Flink, Azure Data Factory.
• Documentación: Kafka Streams API, .NET Core para Data Engineering.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como "Data Engineering Weekly".
• Cursos: "Apache Kafka Series" en Udemy, "Data Engineering on Azure" en Coursera.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe una arquitectura de stream processing que hayas diseñado con Kafka y Flink." *Tip: Explica el flujo de datos, componentes clave y cómo manejaste la escalabilidad.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL en un entorno de big data?" *Tip: Menciona índices, particionamiento y técnicas de caching.*
• Pregunta 3: "Háblame de un desafío en DevOps que resolviste usando Kubernetes y Docker." *Tip: Enfócate en la automatización, monitoreo y lecciones aprendidas.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $6,000 |

*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

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene claras las responsabilidades entre Data Engineering y DevOps. *Pregunta en la entrevista: "¿Cómo se divide el trabajo entre el equipo de datos y el de infraestructura?"*
• Bandera roja 2: Falta de documentación o procesos establecidos para el manejo de datos. *Investiga antes de aceptar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos en proyectos de stream processing. *Señal de advertencia común: Presión excesiva para entregar sin considerar la complejidad técnica.*