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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions busca un Data Engineer con experiencia en Python, AWS y ETL para unirse a su equipo. El rol implica diseñar y construir data pipelines (batch y streaming), trabajar con bases de datos relacionales y multidimensionales, y crear dashboards y reportes para Business Intelligence. Se requiere ingeniería en sistemas o afín, conocimiento en Linux, Docker, Kubernetes, y experiencia con MySQL y SQL. Rust es un plus opcional. La posición es remota para candidatos en LatAm.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en un entorno tecnológico moderno donde podrás dominar data pipelines a escala, desde diseño hasta implementación. Aprenderás a optimizar procesos de ETL en la nube con AWS, gestionar contenedores con Docker/Kubernetes, y contribuir a soluciones de Business Intelligence que impactan decisiones empresariales. Ideal para quienes buscan crecer en ingeniería de datos con tecnologías líderes y un equipo distribuido en LatAm.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python para scripting y automatización de pipelines
• AWS (servicios como S3, Redshift, Glue, Lambda)
• SQL avanzado y experiencia con bases de datos (MySQL, multidimensionales)
• ETL y diseño de data pipelines (batch y streaming)
• Docker y Kubernetes para orquestación de contenedores
• Linux para administración de servidores
• Habilidades de Business Intelligence (dashboards, reportes)
• Pensamiento analítico y resolución de problemas

Tips prácticos para este puesto

• Enfócate en proyectos donde hayas optimizado ETL procesos o mejorado performance de pipelines
• Prepara ejemplos de dashboards o reportes que hayas creado y su impacto en la toma de decisiones
• Si tienes experiencia con Rust, menciónala como un diferenciador, pero no la sobrevalores si es básica
• Practica preguntas sobre AWS servicios específicos para data engineering y costos de infraestructura

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow para orquestación, AWS Data Pipeline, Tableau para dashboards
• Librerías: Pandas, PySpark, SQLAlchemy en Python
• Documentación: AWS Well-Architected Framework para data lakes, Docker y Kubernetes oficial docs
• Influencers: Follow data engineers en LinkedIn como Zhamak Dehghani (creadora de Data Mesh) o blogs como Towards Data Science
• Cursos: "Data Engineering on AWS" en Coursera, "Python for Data Engineering" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un data pipeline que hayas diseñado de principio a fin. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?" *Tip: Usa el framework STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfatiza métricas de mejora (ej: reducción de tiempo de procesamiento).*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un proceso ETL lento en AWS?" *Tip: Menciona técnicas como particionamiento de datos, uso de Glue para transformaciones, o caching con Redshift, y discute trade-offs entre costo y performance.*
• Pregunta 3: "¿Qué consideraciones tomas al elegir entre batch y streaming para un pipeline?" *Tip: Explica basado en latencia requerida, volumen de datos, y casos de uso (ej: reporting vs. alertas en tiempo real), y da un ejemplo de tu experiencia.*

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. Para este rol con AWS y Python, los rangos pueden ser más altos en empresas tech-focused.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene un stack de data claro o usa tecnologías obsoletas sin planes de migración. *Pregunta en la entrevista: "¿Cuál es la arquitectura de data actual y hay roadmap para modernización?"*
• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre manejo de datos sin recursos adecuados (ej: pedir streaming a gran escala sin infraestructura). *Investiga antes: Revisa reviews de la empresa en Glassdoor o pregunta sobre el tamaño del equipo de data.*
• Bandera roja 3: Falta de documentación o procesos definidos para pipelines, lo que lleva a deuda técnica. *Señal de advertencia: Si en la entrevista mencionan "hacemos todo ad-hoc" o no tienen métricas de calidad de datos.*