Data Engineer Senior — Remoto - México — Consultoría Tech - Databricks, Python, SQL, Azure,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Nexaminds está buscando un Data Engineer Senior para unirse a su equipo de manera 100% remota desde cualquier parte de México. En este rol, desarrollarás soluciones de datos escalables basadas en la nube, colaborarás con equipos globales y construirás pipelines de datos de alto impacto utilizando tecnologías modernas.

Requisitos principales:

• Experiencia práctica con Databricks
• Fuertes habilidades en Python y SQL
• Experiencia en Data Modeling y Data Profiling
• Conocimiento en Shell Scripting
• Experiencia en la nube con Azure (Event Hub, Terraform) o AWS (nivel intermedio/avanzado)
• Experiencia con GitHub y JFrog Artifactory
• Inglés avanzado (comunicación diaria con equipos internacionales)

Beneficios destacados:

• Trabajo 100% remoto desde cualquier lugar de México
• Cultura basada en aprendizaje, propiedad e impacto
• Crecimiento junto a un equipo que valora la excelencia técnica y la tecnología ética

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de construir, aprender y escalar soluciones de datos del mundo real en un entorno global. Nexaminds ofrece un espacio donde tu trabajo tendrá impacto directo en proyectos de alta visibilidad, colaborando con equipos internacionales y utilizando las tecnologías más demandadas del mercado. Si buscas un rol donde el crecimiento técnico y profesional vayan de la mano, esta vacante es para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Databricks, Python, SQL, Data Modeling, Cloud (Azure/AWS), Shell Scripting
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés, colaboración remota, pensamiento analítico, adaptabilidad

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Muestra proyectos donde hayas usado Databricks y pipelines de datos en la nube
• Domina el inglés técnico: Practica describir procesos de data engineering y troubleshooting en inglés
• Enfócate en escalabilidad: En las entrevistas, habla sobre cómo diseñaste soluciones que crecen con el negocio

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Databricks Documentation, Azure Data Engineering Guide, AWS Data Lake Formation
• Cursos: Databricks Academy, Data Engineering with Python en Coursera
• Influencers: Zhamak Dehghani (Data Mesh), Maxime Beauchemin (Creator of Apache Airflow)
• Herramientas: Great Expectations para data quality, dbt para transformaciones

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo diseñarías un pipeline de datos escalable usando Databricks" - Tip: Enfócate en separar capas (bronze, silver, gold), monitoreo y cost optimization
• "¿Cómo manejas data quality en pipelines de producción?" - Tip: Menciona validaciones, testing automatizado y herramientas como Great Expectations
• "Describe un desafío técnico que resolviste en un proyecto de data engineering" - Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y muestra métricas de impacto

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

• Bandera roja 1: Si no mencionan procesos de data governance o calidad de datos - Pregunta en la entrevista: "¿Cómo manejan data quality y compliance en los pipelines?"
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre carga de trabajo en proyectos de datos - Investiga antes: Revisa reviews de la empresa en Glassdoor sobre balance trabajo-vida
• Bandera roja 3: Falta de claridad en la arquitectura de datos existente - Señal de advertencia: Si no pueden explicar su data stack actual, podría indicar desorganización