FinOps Data Engineer — Remoto - LATAM — Fintech - Python, SQL, AWS, Snowflake, Airflow

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Ancient Global busca un FinOps Data Engineer para construir pipelines y datasets para cost attribution, desarrollar modelos financieros basados en telemetry e identificar oportunidades de optimización en cloud. Requisitos incluyen experiencia con SQL, Python, Scala, Airflow/dbt/Dagster, AWS (Glue, Athena, Aurora), Snowflake, Terraform y CI/CD. Posición 100% remota, requiere inglés conversacional, pago en USD y proyectos de alto impacto.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en la intersección de data engineering y finanzas, donde podrás desarrollar modelos que impactan directamente en la optimización de costos cloud de una empresa global. Aprenderás las mejores prácticas de FinOps mientras construyes pipelines robustos con tecnologías modernas como Snowflake y Airflow. El ambiente remoto y el pago en USD te permiten maximizar tu crecimiento profesional y económico.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con pandas, numpy y librerías de procesamiento
• SQL experto para consultas complejas y optimización
• AWS Glue y Athena para procesamiento serverless
• Airflow o Dagster para orquestación de pipelines
• Snowflake para data warehousing moderno
• Terraform para infraestructura como código
• Inglés conversacional para reuniones con equipos globales

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de pipelines que hayas construido para cost attribution
• Demuestra conocimiento de FinOps mostrando cómo identificaste oportunidades de ahorro en proyectos anteriores
• Crea un portafolio con scripts de Python que muestren tu manejo de pandas y SQL
• Practica casos de uso comunes como optimización de queries en Snowflake o configuración de Airflow DAGs

Recursos recomendados

• Cursos: FinOps Certified Practitioner, AWS Data Analytics Specialty
• Documentación: Snowflake best practices, Airflow documentation
• Influencers: Follow @FinOpsFoundation y @dataengineering en LinkedIn
• Tools: dbt Cloud, Terraform Cloud, Databricks community edition para practicar

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un pipeline de ETL que hayas construido para cost attribution" - Tip: Explica el flujo de datos desde las fuentes raw hasta los dashboards finales, mencionando herramientas específicas como Glue y Snowflake
• "¿Cómo identificas oportunidades de optimización de costos en cloud?" - Tip: Menciona métricas específicas como cost per query, idle resources y right-sizing de instancias
• "¿Qué experiencia tienes con Terraform para infraestructura de data?" - Tip: Describe cómo has automatizado la creación de buckets S3, clusters Glue o warehouses Snowflake

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: Falta de documentación de cost attribution - Pregunta en la entrevista cómo están estructurados los datasets actuales y qué nivel de granularidad tienen
• Bandera roja 2: Infraestructura legacy sin planes de migración - Investiga si están usando herramientas obsoletas sin roadmap para modernización
• Bandera roja 3: Equipo pequeño con múltiples responsabilidades - Señal de advertencia común en este tipo de rol: pregunta sobre el tamaño del equipo y si también harás trabajo de DevOps o análisis