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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Monato está buscando un Data Engineer Junior para unirse a su equipo. Este rol es puramente de data engineering operativo, enfocado en construir y operar pipelines de datos, desarrollar procesos ETL y automatizar validaciones. Trabajarás con tecnologías como Snowflake, Airflow, AWS Glue y crearás dashboards operativos en Power BI. Requerimos 0–2 años de experiencia, con bases sólidas en Python y SQL, atención al detalle, curiosidad y proactividad. Ideal si te interesan las fintech y aprender cómo se mueven los datos y el dinero en el mundo real.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para iniciar tu carrera en data engineering en una empresa que valora el aprendizaje práctico. No solo trabajarás con tecnologías de punta como Snowflake y AWS, sino que también desarrollarás habilidades críticas en automatización y visualización de datos que son altamente demandadas en el mercado. Aprenderás haciendo, con un enfoque en proyectos reales que impactan directamente en la operación de una fintech, lo que te dará una ventaja competitiva significativa en tu crecimiento profesional.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python: Fundamentos sólidos para scripting y automatización.
• SQL: Capacidad para escribir consultas complejas y optimizar bases de datos.
• Snowflake: Conocimientos básicos en data warehousing y consultas en la nube.
• AWS Glue: Experiencia o disposición para aprender servicios de ETL en la nube.
• Airflow: Entendimiento de orquestación de workflows y pipelines.
• Power BI: Habilidades para crear dashboards y visualizaciones efectivas.
• Atención al detalle: Crucial para validaciones y calidad de datos.
• Proactividad: Iniciativa para resolver problemas y mejorar procesos.

Tips prácticos para este puesto

• Refuerza tus bases: Antes de la entrevista, repasa conceptos clave de Python (pandas, funciones) y SQL (joins, subqueries).
• Practica con proyectos: Crea un pequeño proyecto de ETL usando datos públicos y documenta tu proceso en GitHub.
• Investiga la empresa: Entiende cómo Monato opera en el sector fintech y prepárate para discutir su impacto.
• Muestra curiosidad: En la entrevista, pregunta sobre los desafíos específicos de data engineering en fintech y cómo puedes contribuir.

Recursos recomendados

• Tools: Snowflake, Airflow, AWS Glue, Power BI, Python (pandas, boto3), SQL.
• Documentación: Snowflake Docs, AWS Glue Developer Guide, Airflow Tutorials.
• Influencers: Sigue a expertos en data engineering como Barr Moses o Zhamak Dehghani en LinkedIn.
• Cursos: "Data Engineering with Python" en Coursera, "AWS Certified Data Analytics" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas construido o cómo abordarías uno desde cero." *Tip: Enfócate en los pasos clave (extracción, transformación, carga) y menciona herramientas como Airflow para orquestación.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejarías datos inconsistentes o errores en un proceso ETL?" *Tip: Destaca tu atención al detalle, habla de validaciones, logging y procesos de corrección automatizados.*
• Pregunta 3: "¿Por qué te interesa el data engineering en fintech?" *Tip: Conecta tu curiosidad con ejemplos específicos, como el análisis de transacciones o la automatización de reportes financieros.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,200 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $7,000 |

*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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona capacitación o mentoría para juniors. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Cómo estructuran el onboarding y el apoyo para nuevos ingenieros de datos?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco claras sobre responsabilidades operativas vs. desarrollo. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa descripciones de roles similares y pregunta sobre la distribución de tareas en el equipo.*
• Bandera roja 3: Falta de documentación o procesos establecidos para pipelines. *Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si mencionan "firefighting" constante sin planes de mejora, podría indicar desorganización.*