Data Engineer Senior — Remoto - México — Consultoría Tech - Python, Spark, AWS, SQL, Airflow

Descripción del puesto

Sobre la vacante

PyramidCI está buscando un Data Engineer Senior con más de 6 años de experiencia para unirse a su equipo de manera remota en México. Esta posición ofrece beneficios superiores y la oportunidad de trabajar con tecnologías de vanguardia en el manejo de datos.

Requisitos principales:

• Experiencia sólida en SQL y bases de datos relacionales (Oracle, MySQL, SQL Server)
• Dominio de Python, PL/SQL, Java o Scala
• Conocimiento en tecnologías big data como Hadoop, Spark, Databricks
• Experiencia con plataformas en la nube: AWS, Azure o GCP
• Familiaridad con OpenShift u otras plataformas de orquestación de contenedores (Kubernetes)
• Manejo de herramientas como Snowflake, Redshift, BigQuery
• Experiencia con orquestadores de flujos de datos como Airflow o Luigi
• Comprensión de gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos

Habilidades preferidas:

• Experiencia con datos en streaming (Kafka, Kinesis)
• Conocimiento en prácticas DevOps para pipelines de datos
• Familiaridad con flujos de trabajo de machine learning e integración con pipelines de datos

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante representa una oportunidad excepcional para un Data Engineer Senior que busca crecer profesionalmente en un entorno remoto con beneficios competitivos. PyramidCI te permitirá trabajar con un stack tecnológico moderno y diverso, desde procesamiento de big data hasta integración con machine learning, lo que ampliará tu expertise en el ecosistema de datos. Aplicar aquí significa unirte a un equipo que valora la innovación y el manejo de datos a escala, con la flexibilidad de trabajar desde cualquier lugar de México.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, Spark, SQL optimizado, experiencia en cloud (AWS/Azure/GCP), Airflow para orquestación
• Soft skills: Pensamiento analítico, capacidad para trabajar en equipo de forma remota, adaptabilidad a nuevas tecnologías

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener proyectos demostrables con Spark y Python en tu portafolio
• Prepara ejemplos concretos de cómo has implementado gobernanza de datos en proyectos anteriores
• Investiga sobre integración de ML en pipelines si no tienes experiencia directa, ya que es un plus valorado

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Apache Spark, AWS Data Pipeline, Airflow
• Cursos: "Data Engineering on Google Cloud" en Coursera, "Apache Spark Essential Training" en LinkedIn Learning
• Influencers: Bill Inmon (padre del data warehousing), Jesse Anderson (especialista en big data)
• Herramientas: Databricks Community Edition para practicar, Docker para contenedores

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo optimizarías un pipeline de datos lento en Spark" - Tip: Enfócate en particionamiento, caching y ajuste de configuraciones de memoria
• "¿Cómo aseguras la calidad y consistencia de los datos en un entorno distribuido?" - Tip: Menciona validaciones, pruebas unitarias en pipelines y monitoreo con herramientas como Great Expectations
• "Explica tu experiencia integrando machine learning en pipelines de producción" - Tip: Habla de serialización de modelos, versionado y automatización del despliegue

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.*

Red flags a considerar

• Falta de claridad en los procesos de gobernanza de datos - Pregunta en la entrevista sobre políticas documentadas de seguridad y cumplimiento
• Stack tecnológico desactualizado o fragmentado - Investiga si la empresa usa versiones obsoletas de Spark o herramientas legacy sin plan de migración
• Sobrecarga de responsabilidades sin apoyo - Señal de advertencia si esperan que un solo Data Engineer maneje desde infraestructura hasta ML sin equipo de soporte