Data Engineer Java y Spark — Remoto - CEST — Plataformas de Datos - Java,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Agile Lab está buscando Data Engineers de nivel II y III para construir plataformas de alto rendimiento y arquitecturas de datos sostenibles. La empresa ha creado un entorno estimulante diseñado por ingenieros, para ingenieros.

Requisitos principales:

• Experiencia con Java y Spark
• Conocimiento en arquitecturas Cloud-Native y Data Mesh
• Capacidad para trabajar en equipos distribuidos

Beneficios destacados:

• Remoto 100% desde cualquier lugar dentro de la zona horaria CEST
• Balance vida-trabajo real + programa "Agile Nomads" (2 semanas trabajando desde el extranjero)
• Presupuesto mensual de capacitación (tiempo y dinero) + coach personal
• Empresa certificada Great Place to Work con 4.8 en Glassdoor

Rangos salariales (EUR anual):

• Data Engineer II: €38,500 – €48,500
• Data Engineer III: €48,500 – €62,500

¿Por qué deberías aplicar?

Agile Lab no es solo otra empresa de datos. Es un entorno creado por ingenieros donde la excelencia técnica y el crecimiento profesional son prioridades. Aquí trabajarás en arquitecturas modernas como Data Mesh, tendrás un coach personal que te guiará en tu carrera, y podrás experimentar el programa "Agile Nomads" que te permite trabajar desde diferentes países. Si buscas un lugar donde tu expertise en datos sea valorado y tengas un camino de crecimiento claro, esta es tu oportunidad.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Java avanzado con enfoque en procesamiento de datos
• Spark para procesamiento distribuido a gran escala
• Arquitecturas Cloud-Native (AWS, Azure o GCP)
• Data Mesh o arquitecturas de datos descentralizadas
• Inglés técnico (equipo distribuido internacional)
• Mentalidad de plataforma (building platforms, not just pipelines)

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de cómo has escalado pipelines de datos
• Demuestra conocimiento real de Data Mesh - no solo teoría
• Muestra experiencia con métricas de plataforma (SLAs, cost optimization, monitoring)
• Investiga sobre Agile Lab en Glassdoor y sus proyectos públicos
• Alinea tu experiencia con la filosofía "by engineers, for engineers"

Recursos recomendados

• Libro: "Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale" de Zhamak Dehghani
• Curso: "Apache Spark 3.0" en Udemy
• Herramienta: Databricks Community Edition para practicar Spark
• Influencer: Zhamak Dehghani en LinkedIn (creadora de Data Mesh)
• Documentación: AWS Data Lake Formation o Azure Synapse Analytics

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo diseñarías una arquitectura Data Mesh para una organización con múltiples dominios?"

*Tip: Enfócate en federated governance, domain ownership y self-serve data infrastructure.*

• "Describe un pipeline de Spark que optimizaste para reducir costos o tiempo de ejecución"

*Tip: Usa métricas específicas (ej: reduje costos en 40% usando partitioning inteligente).*

• "¿Cómo manejas la calidad de datos en una plataforma distribuida?"

*Tip: Menciona herramientas como Great Expectations, Deequ o custom validators.*

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. Los rangos de Agile Lab (€38.5k-€62.5k anual) están alineados con el mercado europeo para Data Engineers.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en la implementación de Data Mesh

*Qué preguntar: "¿Cómo están midiendo el éxito de su implementación de Data Mesh? ¿Qué métricas usan?"*

• Bandera roja 2: Remoto con micromanagement

*Qué investigar: Revisa reviews en Glassdoor sobre cultura de trabajo y autonomía real.*

• Bandera roja 3: Plataforma sin métricas de performance

*Señal de advertencia: Si no pueden hablar de SLAs, costos de infraestructura o métricas de uso de la plataforma.*