Ingeniero de Datos Senior — Híbrido - México — Banca Digital - Python, SQL, AWS, Spark

Descripción del puesto

Sobre la vacante

BBVA está en búsqueda de un Ingeniero de Datos Senior para unirse a su equipo de Engineering y contribuir a la transformación digital del banco. Esta posición es ideal para profesionales con experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos en entornos financieros, ofreciendo un ambiente híbrido con sede en México. Se valoran habilidades en tecnologías como Python, SQL, AWS y Spark, así como experiencia en proyectos de datos escalables y optimización de pipelines.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te brinda la oportunidad de trabajar en una de las instituciones bancarias líderes a nivel global, donde podrás impactar directamente en la innovación digital y el desarrollo de soluciones de datos que transforman la experiencia del cliente. Aprenderás de equipos multidisciplinarios, accederás a proyectos de alto impacto y crecerás profesionalmente en un entorno que fomenta la excelencia técnica y el aprendizaje continuo. Es tu chance de ser parte de un legado de transformación en la banca.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Dominio de Python para procesamiento de datos, SQL avanzado para consultas y optimización, experiencia con AWS (servicios como S3, Redshift, Glue), y conocimiento de Spark para big data.
• Soft skills: Capacidad de trabajo en equipo en entornos ágiles, comunicación efectiva para colaborar con stakeholders, y pensamiento analítico para resolver problemas complejos de datos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas diseñado o optimizado pipelines de datos, preferiblemente en el sector financiero.
• Investiga la empresa: Familiarízate con las iniciativas de transformación digital de BBVA y cómo los datos impulsan su estrategia.
• Destaca tu experiencia: Enfócate en logros cuantificables, como reducción de tiempos de procesamiento o mejora en la calidad de datos.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Spark, AWS Data Pipeline, Databricks, Jupyter Notebooks.
• Documentación: Guías oficiales de AWS para ingeniería de datos, tutoriales de Spark en Python.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Jake Porway (datos para impacto social) o Monica Rogati (ética en datos).
• Cursos: "Data Engineering on AWS" en Coursera, "Apache Spark with Python" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas diseñado y los desafíos que enfrentaste." *Tip: Estructura tu respuesta con el contexto, solución implementada, tecnologías usadas y resultados medibles.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en una base de datos grande?" *Tip: Menciona técnicas como indexación, particionamiento o revisión del plan de ejecución, y da un ejemplo concreto.*
• Pregunta 3: "Háblame de un proyecto donde hayas trabajado con datos sensibles, como en el sector bancario, y cómo manejaste la seguridad." *Tip: Enfatiza el cumplimiento de normativas (ej., GDPR), encriptación y controles de acceso, mostrando conciencia de riesgos.*

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. En BBVA, los rangos pueden ajustarse por beneficios adicionales y ubicación en México.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la descripción del puesto es vaga sobre las tecnologías específicas o responsabilidades. *Qué preguntar en la entrevista para detectarla:* "¿Podría detallar las herramientas y frameworks de datos que utiliza el equipo actualmente?"
• Bandera roja 2: Falta de claridad en los procesos de datos o infraestructura heredada sin planes de modernización. *Qué investigar antes de aceptar:* Revisa reviews en plataformas como Glassdoor sobre la cultura técnica y proyectos recientes de BBVA en ingeniería de datos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o carga de trabajo sin soporte adecuado. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Si mencionan "manejo de crisis frecuentes" sin procesos establecidos, podría indicar falta de madurez en la gestión de datos.