Data Engineer Senior — Remoto - México — Consultoría Tech - Google Cloud Platform, BigQuery,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

DataArt está en búsqueda de un Data Engineer Senior para unirse a su equipo de manera 100% remota en México. El rol se centra en transformar datos en soluciones de alto impacto, trabajando con tecnologías de Google Cloud Platform como BigQuery, Dataflow y Cloud Functions. Los requisitos clave incluyen experiencia en diseño, mantenimiento y optimización de data pipelines, desarrollo y gestión de procesos ETL, data warehousing en BigQuery, optimización de consultas SQL y ETL, y creación de dashboards y reportes con herramientas como Tableau o Power BI. Esta posición es ideal para profesionales apasionados por los datos, la tecnología y los retos complejos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta oportunidad te permite trabajar en proyectos de alto impacto con una consultora tech reconocida, donde podrás aplicar y expandir tus habilidades en Google Cloud Platform y data engineering moderno. Aprenderás a optimizar pipelines de datos a gran escala, colaborarás con equipos multidisciplinarios y contribuirás a soluciones que impulsan decisiones empresariales clave. Es un desafío perfecto para crecer profesionalmente en un entorno remoto y dinámico.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia sólida en Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Cloud Functions), diseño y optimización de data pipelines, ETL, data warehousing, SQL avanzado, y herramientas de visualización como Tableau o Power BI.
• Soft skills: Pensamiento analítico, resolución de problemas complejos, comunicación efectiva para colaborar con equipos, y capacidad para trabajar de manera autónoma en un entorno remoto.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas diseñado o optimizado pipelines de datos en GCP, con métricas de mejora en rendimiento o eficiencia.
• Certificaciones: Considera obtener certificaciones de Google Cloud (como Professional Data Engineer) para destacar tu perfil.
• Networking: Conecta con profesionales en LinkedIn que trabajen en DataArt o en roles similares de data engineering para obtener insights sobre la cultura y proyectos.

Recursos recomendados

• Tools y librerías: Google Cloud Console, Apache Beam para Dataflow, dbt para transformaciones, y Looker para análisis.
• Documentación: Google Cloud Data Engineering Guide y cursos en Coursera sobre GCP.
• Influencers: Sigue a expertos en data engineering como Jesse Anderson o Zhamak Dehghani para tendencias del sector.
• 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 proyecto donde hayas optimizado un pipeline de ETL en BigQuery. ¿Qué métricas mejoraste?" Tip: Enfócate en los pasos específicos que tomaste, las herramientas usadas (ej: Dataflow), y los resultados cuantificables (ej: reducción del 30% en tiempo de procesamiento).
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la escalabilidad de data pipelines en GCP?" Tip: Menciona el uso de servicios como Dataflow para procesamiento distribuido, particionamiento en BigQuery, y monitoreo con Cloud Monitoring.
• Pregunta 3: "¿Qué estrategias usas para garantizar la calidad de los datos en un data warehouse?" Tip: Habla sobre validaciones en ETL, pruebas automatizadas, y herramientas como Dataform o procesos de data governance.

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 - $6,500 |

*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 la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos o el stack tecnológico actual. Qué preguntar en la entrevista: "¿Podría describir un proyecto reciente de data engineering y las tecnologías específicas utilizadas?"
• Bandera roja 2: Falta de procesos establecidos para data governance o calidad de datos. Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en sitios como Glassdoor o pregunta sobre sus prácticas de monitoreo y validación de datos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre cargas de trabajo o plazos en un entorno remoto. Señal de advertencia común: Si mencionan "alta disponibilidad" sin claridad en horarios o soporte. Pregunta sobre la cultura de trabajo y equilibrio vida-laboral.