Data Engineer Junior Python — Remoto - México — Fintech - Python, PySpark, Kafka, AWS

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Monato está buscando un Data Engineer Junior para unirse a su equipo en una startup fintech de alto crecimiento. Este rol es ideal para profesionales con 0-2 años de experiencia que quieran construir data pipelines que procesen información crítica en tiempo real. Requisitos clave incluyen:

• Python sólido con experiencia en Pandas, PySpark o Dask
• SQL y NoSQL
• Experiencia en pipelines, automatización y orquestación
• Conocimiento en streaming (Kafka o Flink)
• Familiaridad con herramientas de datos en AWS
• Plus: comprensión de temas de seguridad, cumplimiento (Banxico, CNBV) o infraestructura financiera

La posición es 100% enfocada en ingeniería de datos —no se aceptan perfiles híbridos con BI o Data Analysis.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en una startup fintech que crece exponencialmente, donde podrás construir sistemas que literalmente "mueven dinero". Aprenderás a manejar datos críticos en tiempo real, desarrollando habilidades técnicas de alto valor en un entorno dinámico y desafiante. Es el lugar perfecto para crecer profesionalmente si buscas especializarte en data engineering desde el inicio de tu carrera.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con librerías de procesamiento de datos
• SQL para consultas complejas y optimización
• AWS para infraestructura en la nube
• Streaming con Kafka o Flink
• Automatización de pipelines y orquestación
• Soft skills: atención al detalle, capacidad de resolver problemas bajo presión, y adaptabilidad en entornos de rápido crecimiento

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos donde hayas construido pipelines de datos, incluso si son académicos o personales. Usa GitHub para mostrar tu código.
• Domina los fundamentos: Asegúrate de entender bien conceptos como ETL, data warehousing, y procesamiento en tiempo real.
• Investiga la industria fintech: Familiarízate con regulaciones como Banxico y CNBV, ya que son un plus clave aquí.
• Practica con herramientas de AWS: Si no tienes experiencia, toma cursos gratuitos en AWS Training para certificaciones básicas.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow para orquestación, Docker para contenedores, y Git para control de versiones.
• Librerías: Pandas, PySpark, y Dask para procesamiento de datos en Python.
• Documentación: La documentación oficial de Apache Kafka y AWS Data Services.
• Influencers: Sigue a expertos en data engineering en LinkedIn como Zhamak Dehghani (creadora de Data Mesh) y Maxime Beauchemin (creador de Airflow).
• Cursos: "Data Engineering Nanodegree" en Udacity o "AWS Certified Data Analytics" en Coursera.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe cómo construirías un pipeline de datos para procesar transacciones en tiempo real." *Tip: Enfócate en arquitectura (ej: Kafka para ingesta, Spark para procesamiento, AWS S3 para almacenamiento), y menciona consideraciones de escalabilidad y latencia.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en una base de datos grande?" *Tip: Habla sobre índices, particionamiento, y análisis de planes de ejecución, usando ejemplos concretos.*
• Pregunta 3: "Explica tu experiencia con PySpark y cómo lo has usado en proyectos anteriores." *Tip: Detalla casos específicos, como procesamiento de datos masivos o integración con otras herramientas, destacando resultados medibles.*

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 - $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. Para este rol en fintech, los salarios pueden estar en el extremo superior del rango debido a la especialización.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre la infraestructura de datos o herramientas específicas que usarás. *Qué preguntar en la entrevista: "¿Podrían describir la arquitectura actual de data pipelines y las tecnologías principales en uso?"*
• Bandera roja 2: Si hay falta de documentación o procesos establecidos para el manejo de datos críticos. *Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en Glassdoor o pregúntale a ex-empleados sobre la cultura de datos y cumplimiento.*
• Bandera roja 3: Si el rol parece más enfocado en tareas de BI o análisis en lugar de ingeniería pura. *Señal de advertencia común: Descripciones vagas que mezclan responsabilidades de Data Engineer con Data Analyst sin claridad.*