Desarrollador Senior Data Engineer — Remoto - México — Fintech - Python, SQL, AWS

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Novacard está en búsqueda de talento en áreas clave como Data, donde podrás construir, proponer y tener impacto directo en el negocio desde el inicio. Esta es una oportunidad para un Data Engineer Senior en un entorno remoto, ideal para quienes buscan crecimiento y responsabilidad en una fintech en expansión.

¿Por qué deberías aplicar?

Unirte a Novacard significa ser parte de un equipo que está creciendo rápidamente, con la libertad de innovar y proponer desde el primer día. Aquí no solo ejecutarás tareas, sino que construirás soluciones que impactan directamente en el negocio, ofreciendo una experiencia única de aprendizaje y liderazgo en el sector fintech.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python, SQL, AWS, manejo de datos a gran escala, pipelines de ETL.
• Soft skills: Pensamiento crítico, capacidad de propuesta, trabajo en equipo remoto, adaptabilidad en startups.

Tips prácticos para este puesto

• Enfócate en proyectos donde hayas optimizado procesos de datos o implementado soluciones escalables.
• Prepara ejemplos de cómo has propuesto mejoras en roles anteriores, ya que Novacard valora la iniciativa.
• Ajusta tu CV para destacar experiencia en entornos ágiles y de alto impacto, comunes en fintechs.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow para orquestación, Snowflake para almacenamiento de datos, dbt para transformaciones.
• Documentación: AWS Data Engineering Guide, Python Data Science Handbook.
• Cursos: Data Engineering en Coursera, certificaciones AWS Data Analytics.
• Influencers: Sigue a expertos en data engineering en LinkedIn para tendencias del sector.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto complejo de data pipeline que hayas liderado." *Tip:* Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta y enfatiza métricas de impacto.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la calidad y limpieza de datos en grandes volúmenes?" *Tip:* Menciona herramientas específicas (ej: Great Expectations) y procesos de validación que hayas implementado.
• Pregunta 3: "¿Qué harías para proponer una mejora en nuestra infraestructura de datos?" *Tip:* Demuestra pensamiento estratégico sugiriendo un análisis de gaps y soluciones basadas en mejores prácticas de la industria.

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 - $6,500 |

*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 datos a largo plazo. *Qué preguntar en la entrevista:* "¿Cuál es la hoja de ruta de data para los próximos 12 meses?"
• Bandera roja 2: Falta de herramientas modernas o infraestructura obsoleta. *Qué investigar antes de aceptar:* Pregunta sobre el stack tecnológico actual y planes de actualización.
• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo de data. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Investiga en LinkedIn o Glassdoor sobre la estabilidad del equipo y comentarios de ex-empleados.