Data Engineer y Data Migration Specialist — Remoto - LATAM — SaaS Industrial - Python,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Consultora Gestal está reclutando para su cliente, una empresa que está construyendo el sistema operativo para empresas de mantenimiento preventivo, digitalizando y gestionando procesos críticos como activos regulados, inspecciones y revisiones. Buscan un Data Engineer / Data Migration Specialist para ser clave en el onboarding de clientes, transformando datos reales, incompletos y desordenados en información limpia, consistente y lista para usar desde el día uno.

Responsabilidades principales:

• Diseñar y mantener pipelines de datos end-to-end con herramientas como Airflow, Dagster o similares
• Ejecutar migraciones de datos desde Excels/CSVs a modelos de datos robustos
• Automatizar ingestas y validaciones de calidad de datos
• Implementar controles, tests y alertas post-migración
• Colaborar con Product y Ops para asegurar impacto real en el negocio

Requisitos:

• 2–3 años de experiencia relevante
• SQL sólido y Python para ETL/automatizaciones
• Experiencia con pipelines de datos y datasets "messy"
• Background en cloud (ideal GCP + BigQuery, también AWS o Azure)

Modalidad: Remoto en LATAM

¿Por qué deberías aplicar?

Esta posición te coloca en el corazón de la transformación digital industrial, trabajando con datos reales que impactan directamente en la eficiencia y seguridad de empresas de mantenimiento. No solo construirás pipelines técnicos, sino que verás cómo tu trabajo habilita negocios completos a operar de manera más inteligente. Es una oportunidad única para desarrollar expertise en data migration en un contexto de alto impacto, colaborando con equipos de producto y operaciones para crear soluciones que realmente funcionen en el mundo real.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• SQL avanzado para manipulación y transformación de datos complejos
• Python con librerías como Pandas, NumPy para ETL
• Experiencia con orquestadores de pipelines (Airflow, Dagster, Prefect)
• Conocimiento de cloud platforms (GCP preferido, AWS/Azure aceptables)
• Data modeling para estructurar datos desordenados
• Soft skills: comunicación clara con stakeholders no técnicos, atención al detalle, pensamiento crítico

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de migraciones de datos "messy" que hayas limpiado y estructurado
• Demuestra tu enfoque en calidad con casos donde implementaste validaciones, tests o alertas
• Muestra impacto de negocio en lugar de solo tareas técnicas - cómo tus pipelines mejoraron procesos
• Familiarízate con GCP BigQuery si no lo dominas - es el cloud preferido del cliente
• Practica SQL complejo con joins, window functions y optimización de queries

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow, Google Cloud Platform (BigQuery), Pandas, SQLAlchemy
• Documentación: GCP Data Engineering guides, Airflow documentation, Python for Data Analysis (Wes McKinney)
• Influencers: Maxime Beauchemin (creador de Airflow), Kate Strachnyi (Data Education)
• Cursos: Data Engineering on Google Cloud Platform (Coursera), Python for Data Engineering (Udemy)

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto donde migraste datos desordenados a un modelo estructurado"

*Tip: Usa el framework STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfatiza cómo mediste el éxito (calidad de datos, tiempo ahorrado, errores reducidos).*

• "¿Cómo aseguras la calidad de datos en un pipeline de ETL?"

*Tip: Menciona validaciones específicas (null checks, type validation, business rule checks), testing automatizado, y monitoreo con alertas.*

• "¿Cómo priorizas tareas cuando trabajas con múltiples stakeholders (Product, Ops)?"

*Tip: Demuestra balance entre impacto de negocio y complejidad técnica, comunicación transparente sobre timelines, y uso de metodologías ágiles.*

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. Para este rol con GCP y experiencia en migración, los rangos pueden estar en el extremo superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de documentación de datos legacy

*Qué preguntar: "¿Qué documentación existe sobre los formatos y calidad de los datos actuales de los clientes?" Si no hay nada, prepárate para mucho trabajo de descubrimiento.*

• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre timelines de migración

*Qué investigar: Pregunta sobre casos anteriores de onboarding - ¿cuánto tiempo tomó? ¿Qué desafíos encontraron? Si esperan migraciones en días para datasets complejos, es señal de alerta.*

• Bandera roja 3: Ausencia de procesos de calidad establecidos

*Señal de advertencia: Si no tienen tests automatizados, validaciones o métricas de calidad definidas, podrías terminar siendo responsable de errores que no creaste. Pregunta por su framework actual de calidad de datos.*