Data Engineer Senior — Remoto - México — Big Data - Python, Spark, GCP, Airflow,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

IDS está en búsqueda de un Data Engineer Senior para unirse a su equipo de manera 100% remota en México. Se requiere inglés avanzado como requisito indispensable.

Requisitos técnicos:

• Sólida experiencia en construcción de pipelines de datos y procesamiento a gran escala
• Python para desarrollo de canalizaciones y servicios (Django, FastAPI o Flask)
• Dominio avanzado de SQL (consultas complejas y optimización)
• Experiencia con herramientas ETL como Dataiku, Airflow y GitHub
• Tecnologías Big Data: Hadoop, Hive, Kafka, Presto, Spark, HBase
• Experiencia en GCP / Azure (Blob Storage)
• Modelado relacional y bases de datos como Oracle, Cassandra o Druid
• REST APIs y consumo de datos

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de Big Data a gran escala con las tecnologías más demandadas del mercado. Podrás desarrollar pipelines complejos que procesan millones de datos, trabajando con arquitecturas modernas en la nube. El rol te permitirá especializarte en Data Engineering con un stack tecnológico completo que incluye desde procesamiento distribuido con Spark hasta orquestación con Airflow. Si buscas crecimiento profesional en una empresa que valora la ingeniería de datos como pilar estratégico, esta vacante es para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para ETL y desarrollo de APIs
• Spark para procesamiento distribuido
• SQL complejo y optimización de queries
• Airflow para orquestación de pipelines
• Kafka para streaming de datos
• GCP o Azure para infraestructura cloud
• Inglés técnico para documentación y comunicación

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Muestra pipelines reales que hayas construido, idealmente con código en GitHub
• Domina los conceptos: Entiende bien las diferencias entre batch vs streaming, ETL vs ELT
• Practica SQL avanzado: Window functions, CTEs, optimización de índices
• Conoce el stack completo: Desde ingestión con Kafka hasta visualización
• Documenta tu experiencia: Cuantifica el volumen de datos manejado (TB, PB)

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Apache Spark, Airflow, Kafka
• Cursos: Data Engineering en GCP/Azure, Spark con Python
• Comunidades: r/dataengineering en Reddit, Data Engineering Podcast
• Herramientas: Great Expectations para testing de datos, dbt para transformación
• Influencers: Joe Reis (Fundamentals of Data Engineering), Zhamak Dehghani (Data Mesh)

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo diseñarías un pipeline ETL para procesar 1TB de datos diarios"

*Tip: Menciona componentes específicos (Kafka para ingestión, Spark para procesamiento, Airflow para orquestación, GCS/S3 para storage)*

• "¿Cómo optimizarías una query SQL que tarda 30 minutos en ejecutarse?"

*Tip: Habla de índices, particionamiento, revisión del execution plan, y consideraciones de hardware*

• "Explica la diferencia entre procesamiento batch y streaming, y cuándo usar cada uno"

*Tip: Da ejemplos concretos de casos de uso (batch para reporting diario, streaming para detección de fraudes en tiempo real)*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*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

• "No tenemos documentación de los pipelines existentes"

*Qué preguntar: ¿Cómo se maneja el conocimiento tribal? ¿Hay planes de documentación?*

• "Trabajamos con datos sensibles pero sin políticas de governance claras"

*Qué investigar: Compliance con GDPR/LGPD, procesos de anonimización, acceso a datos*

• "El equipo de Data Engineering reporta a un área no técnica (ej: Marketing, Ventas)"

*Señal de advertencia: Posible falta de entendimiento de las necesidades técnicas y priorización basada en métricas comerciales cortoplacistas*