Data Engineer Python y AWS — Remoto - LATAM — Cloud Services - Python, AWS, Spark, Data Pipelines

Descripción del puesto

Sobre la vacante

DinoCloud está en búsqueda de un Data Engineer para sumarse a proyectos regionales en LATAM. En este rol, diseñarás, construirás y mantenerás pipelines de datos, data lakes, data warehouses y soluciones preparadas para IA multi-agente y multi-modal, colaborando directamente con equipos de AI y negocio. La posición es remota y se enfoca en el mercado latinoamericano, ofreciendo la oportunidad de trabajar en un entorno dinámico y en crecimiento.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite unirte a un equipo en expansión liderado por Franco Mosquera Bonasorte, donde podrás impactar proyectos regionales de alto nivel. Aprenderás a diseñar arquitecturas de datos escalables y trabajarás con tecnologías de vanguardia para IA, desarrollando habilidades en cloud computing y data engineering que son altamente demandadas en el mercado tech actual. Es una oportunidad ideal para crecer profesionalmente en un sector innovador y colaborar con expertos en AI.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia en Python para procesamiento de datos, conocimiento de AWS (servicios como S3, Redshift, Glue), manejo de Spark para big data, y diseño de pipelines de datos.
• Soft skills: Colaboración efectiva con equipos multidisciplinarios, capacidad para resolver problemas complejos, y comunicación clara con stakeholders de negocio.

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de destacar proyectos previos donde hayas construido o optimizado data lakes o data warehouses.
• Prepara ejemplos de cómo has trabajado con IA o machine learning pipelines para demostrar tu experiencia en soluciones multi-modal.
• Investiga sobre DinoCloud y su enfoque en cloud services para personalizar tu aplicación.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Spark, AWS Data Pipeline, Python libraries como Pandas y PySpark.
• Documentación: AWS Whitepapers on Data Lakes, Apache Spark Official Documentation.
• Cursos: "Data Engineering on AWS" en Coursera, "Python for Data Engineering" en Udemy.
• Influencers: Seguir a expertos en LinkedIn como Franco Mosquera Bonasorte para insights del sector.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas diseñado y los desafíos que enfrentaste." *Tip: Enfócate en la escalabilidad, eficiencia y cómo solucionaste problemas técnicos.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la colaboración entre equipos de AI y negocio en proyectos de datos?" *Tip: Destaca ejemplos de comunicación efectiva y alineación de objetivos.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con IA multi-agente o multi-modal en contextos de data engineering?" *Tip: Si no tienes experiencia directa, habla sobre proyectos relacionados y tu capacidad de aprendizaje rápido.*

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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los proyectos o tecnologías específicas a usar. *Qué preguntar en la entrevista:* "¿Podrían detallar un proyecto actual y las herramientas principales involucradas?"
• Bandera roja 2: Equipos sobrecargados sin soporte adecuado. *Qué investigar antes de aceptar:* Revisar reviews de empleados en plataformas como Glassdoor sobre la carga de trabajo en DinoCloud.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre IA sin infraestructura de datos sólida. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Si enfatizan mucho en IA pero no mencionan inversión en data quality o governance.