Data Engineer Senior — Híbrido - Santiago — Tech - GCP, Python, SQL

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Data Engineer Senior para un puesto híbrido en Santiago, Chile. El rol requiere experiencia sólida en Google Cloud Platform (GCP) y habilidades en tecnologías de datos como Python y SQL. Se espera que el candidato contribuya al diseño, construcción y mantenimiento de pipelines de datos, optimizando procesos y asegurando la calidad de la información en un entorno dinámico.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para crecer profesionalmente en el campo de la ingeniería de datos, trabajando con tecnologías de vanguardia en la nube. Podrás aprender y aplicar mejores prácticas en arquitecturas de datos escalables, colaborar con equipos multidisciplinarios y enfrentar desafíos reales que impacten en la toma de decisiones empresariales. Ideal para quienes buscan estabilidad y proyección en una empresa tech con enfoque en innovación.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia en GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub), Python para ETL/ELT, SQL avanzado, conocimientos en bases de datos y modelado de datos.
• Soft skills: Capacidad de trabajo en equipo, resolución de problemas, comunicación efectiva y adaptabilidad a entornos ágiles.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas usado GCP y Python para pipelines de datos, con métricas de impacto si es posible.
• Certificaciones: Considera obtener certificaciones en GCP (como Professional Data Engineer) para destacar tu perfil.
• Networking: Conecta con profesionales en LinkedIn que trabajen en roles similares en Chile para insights del mercado local.

Recursos recomendados

• Tools: Google Cloud Console, Apache Beam, dbt (data build tool).
• Documentación: Google Cloud Documentation, Python pandas y Apache Airflow guides.
• Influencers: Sigue a expertos en data engineering en Twitter o LinkedIn, como Jesse Anderson o Zhamak Dehghani.
• Cursos: "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera o "Advanced Data Engineering" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas diseñado en GCP y los desafíos que enfrentaste." Tip: Enfócate en la arquitectura, herramientas usadas (ej: BigQuery, Dataflow) y cómo optimizaste costos o rendimiento.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la calidad de los datos y la detección de anomalías?" Tip: Menciona prácticas como validación de datos, monitoreo con alertas y uso de herramientas como Dataform o Great Expectations.
• Pregunta 3: "Explica tu experiencia trabajando en equipos ágiles y cómo priorizas tareas." Tip: Relata ejemplos concretos usando metodologías como Scrum o Kanban, destacando colaboración y entrega de valor.

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. En Chile, los salarios pueden ser ligeramente superiores debido al costo de vida.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene claros los objetivos del equipo de datos o los KPIs. Qué preguntar: "¿Cuáles son las métricas clave que este rol impactará en los próximos 6 meses?"
• Bandera roja 2: Alta rotación en el equipo de ingeniería de datos. Qué investigar: Revisa reviews en Glassdoor o LinkedIn sobre la cultura y estabilidad laboral.
• Bandera roja 3: Falta de inversión en herramientas o infraestructura cloud. Señal de advertencia: Si mencionan uso predominante de soluciones on-premise sin planes de migración a la nube, podría limitar crecimiento técnico.