Data Engineer Python y AWS — Remoto - LATAM — Tech Solutions - Python, AWS,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions está buscando un Data Engineer con experiencia en Python, AWS y ETL para unirse a su equipo en modalidad remota para candidatos en LATAM. Se requiere título en Ingeniería en Sistemas o afín, con conocimientos sólidos en Business Intelligence, Ingeniería de Software, MySQL, Linux, SQL (bases de datos relacionales y multidimensionales), Docker, Kubernetes, y diseño de data pipelines (Batch y Streaming). Rust es un plus opcional. Responsabilidades incluyen creación de dashboards y reportes.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en un entorno remoto con tecnologías de vanguardia en el campo del data engineering. Podrás desarrollar pipelines de datos escalables, desde batch hasta streaming, y contribuir a soluciones de Business Intelligence que impacten directamente en la toma de decisiones empresariales. Aprenderás y aplicarás AWS, Docker y Kubernetes en proyectos reales, creciendo profesionalmente en un equipo enfocado en innovación tecnológica.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python para scripting y automatización de ETL
• AWS (servicios como S3, Redshift, Glue, Lambda)
• SQL avanzado para consultas y optimización
• Docker y Kubernetes para orquestación de contenedores
• ETL y diseño de pipelines de datos
• Soft skills: pensamiento analítico, comunicación efectiva, trabajo en equipo

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: incluye proyectos donde hayas diseñado pipelines de datos, optimizado consultas SQL o trabajado con AWS.
• Certificaciones: considera certificaciones de AWS (como AWS Certified Data Analytics) para destacar.
• Networking: conecta con otros data engineers en LinkedIn y participa en comunidades como Data Engineering Podcast o subreddits de data.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow para orquestación, dbt para transformaciones, Snowflake para almacenamiento
• Documentación: AWS Data Engineering on AWS, Python Data Science Handbook
• Influencers: Maxime Beauchemin (creador de Airflow), Jesse Anderson (data engineering expert)
• Cursos: Data Engineering en Coursera, AWS Data Analytics en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de ETL que hayas diseñado y los desafíos que enfrentaste." *Tip: estructura tu respuesta con contexto, acciones específicas y resultados medibles.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en una base de datos grande?" *Tip: menciona índices, particionamiento y análisis de execution plans.*
• Pregunta 3: "¿Qué servicios de AWS usarías para un pipeline de streaming de datos?" *Tip: cita Kinesis, Lambda y DynamoDB, explicando su rol en el flujo.*

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: Si la empresa no tiene claros los objetivos de los pipelines de datos. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Cuáles son los KPIs clave que estos pipelines deben soportar?"*
• Bandera roja 2: Falta de documentación o procesos establecidos para ETL. *Qué investigar antes de aceptar: pregunta sobre la existencia de repositorios de código y guías de estilo.*
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre tiempos de entrega para proyectos complejos. *Señal de advertencia común: si mencionan plazos ajustados sin considerar pruebas y optimización.*