Data Engineer — Presencial - CDMX — Fintech - Python, SQL, AWS, Spark

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Kapital Grupo Financiero está en búsqueda de un Data Engineer para unirse a su equipo en modalidad presencial en CDMX (Insurgentes Sur). Requiere experiencia de al menos 2 años en roles similares, trabajando con bases de datos y herramientas de procesamiento de datos. Se busca manejo de Python, SQL, ETL, Big Data (Hadoop, Spark, etc.) y plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure), con experiencia en construcción de pipelines y soluciones de Data. La empresa es una fintech con productos como Flex, Factoraje, Pyme, Casa de Bolsa, FX, Fondos y Tarjetas de Crédito, ofreciendo un entorno dinámico en el sector financiero.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para crecer en una fintech consolidada donde podrás trabajar con tecnologías de vanguardia como Spark y AWS en proyectos reales de datos. Aprenderás a construir pipelines robustos que impacten directamente en decisiones estratégicas del negocio, desarrollando habilidades altamente demandadas en el mercado tech actual. Es tu chance de especializarte en el sector financiero, uno de los más innovadores en adopción tecnológica.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, SQL complejo, ETL/ELT, Spark o Hadoop, AWS/GCP/Azure
• Soft skills: Comunicación con stakeholders, pensamiento analítico, trabajo en equipo

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Muestra proyectos donde hayas construido pipelines de datos end-to-end, idealmente con código en GitHub.
• Domina los fundamentos: Asegúrate de entender bien conceptos como data warehousing, data lakes y arquitecturas en la nube.
• Practica casos reales: Estudia cómo se manejan datos en fintechs, especialmente en áreas como riesgo crediticio o análisis transaccional.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow, dbt, Snowflake, Databricks
• Documentación: AWS Data Engineering Guide, Spark Official Docs
• Influencers: Follow data engineers en LinkedIn como Zhamak Dehghani (creadora de Data Mesh)
• Cursos: "Data Engineering Nanodegree" en Udacity o "AWS Certified Data Analytics"

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un pipeline de ETL que hayas diseñado" – Tip: Explica el problema, tecnologías usadas, desafíos y resultados medibles.
• "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en una tabla grande?" – Tip: Menciona índices, particionamiento, revisión del execution plan y uso de herramientas como EXPLAIN.
• "¿Qué experiencia tienes con cloud platforms y cómo las integrarías en un proyecto de datos?" – Tip: Da ejemplos concretos de servicios usados (ej: S3, Redshift, Glue) y cómo escalan soluciones.

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. En fintechs mexicanas presenciales, los rangos pueden ser ligeramente inferiores pero con beneficios adicionales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los proyectos de datos – Pregunta en la entrevista sobre los objetivos específicos del equipo y cómo miden el éxito de los pipelines.
• Bandera roja 2: Infraestructura obsoleta – Investiga si usan tecnologías legacy sin planes de migración a cloud o herramientas modernas.
• Bandera roja 3: Sobre carga de trabajo sin automatización – Señal de advertencia común en este rol: si mencionan muchas tareas manuales de ETL, podría indicar falta de mejores prácticas.