Data Engineer Senior — Remoto - LATAM — HealthTech - Python, Spark, AWS, Data Quality

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Qualifyze está buscando un Data Engineer Senior para unirse a su equipo de datos. El rol implica evolucionar la plataforma de datos y diseñar arquitecturas escalables con calidad integrada desde el inicio, no solo construir pipelines. Trabajarás en estrecha colaboración con equipos multifuncionales para garantizar que la plataforma de datos soporte soluciones confiables y significativas para los clientes, con un impacto directo en el producto. Se valora la propiedad, altos estándares y construir de la manera correcta.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para liderar la transformación de una plataforma de datos en una empresa de HealthTech, donde la calidad de los datos es fundamental para la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Aprenderás a diseñar arquitecturas escalables desde cero, colaborarás con equipos diversos y tendrás un impacto tangible en un producto que mejora la salud y seguridad. Es un entorno ideal para crecer profesionalmente si buscas responsabilidad, innovación y un enfoque en calidad.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python, Spark, AWS (o tecnologías similares de nube), diseño de arquitecturas de datos escalables, pipelines de datos, calidad de datos, SQL, herramientas de orquestación (ej: Airflow).
• Soft skills: Propiedad, altos estándares de calidad, colaboración en equipos multifuncionales, pensamiento estratégico, comunicación efectiva.

Tips prácticos para este puesto

• Enfócate en demostrar experiencia en diseño de arquitecturas de datos y no solo en construcción de pipelines. Prepara ejemplos de proyectos donde hayas integrado calidad de datos desde el inicio.
• Investiga sobre Qualifyze y su industria (HealthTech) para entender cómo los datos impactan en su producto y clientes. Muestra interés en el dominio durante la entrevista.
• Asegúrate de tener un portafolio o casos de estudio que destaquen tu trabajo en plataformas escalables y colaboración con equipos multifuncionales.

Recursos recomendados

• Tools y librerías: Apache Spark, AWS Data Services (Redshift, Glue, S3), Airflow, dbt, Great Expectations para calidad de datos.
• Documentación: AWS Well-Architected Framework para datos, documentación de Apache Spark, blogs de arquitectura de datos en empresas tech.
• Influencers y cursos: Seguir a expertos en Data Engineering en LinkedIn, cursos en Coursera o Udemy sobre arquitectura de datos escalable y calidad de datos.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas diseñado una arquitectura de datos escalable desde cero. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?"
• Tip: Enfócate en los principios de diseño, escalabilidad, calidad integrada y resultados medibles. Usa el framework STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado).
• Pregunta 2: "¿Cómo aseguras la calidad de los datos en tus pipelines y qué herramientas usas?"
• Tip: Menciona herramientas específicas (ej: Great Expectations, pruebas automatizadas) y procesos como monitoreo, validación y documentación. Destaca cómo integras calidad desde el inicio.
• Pregunta 3: "Háblame de una vez que trabajaste con un equipo multifuncional para resolver un problema de datos. ¿Cuál fue tu rol?"
• Tip: Enfatiza tu colaboración, comunicación y cómo alineaste objetivos técnicos con necesidades del negocio. Muestra impacto en el producto o cliente.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,500 |

*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 Data Engineers Senior en HealthTech con habilidades en Python, Spark y AWS, el rango puede ser más alto, especialmente en empresas internacionales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no menciona herramientas o procesos específicos para calidad de datos en la descripción del rol, pregunta en la entrevista: "¿Cómo definen y miden la calidad de los datos en sus pipelines actuales?" Esto puede revelar si la calidad es realmente una prioridad o solo un eslogan.
• Bandera roja 2: Si hay poca claridad sobre la colaboración con equipos multifuncionales, investiga antes de aceptar: Revisa perfiles de LinkedIn de empleados actuales o pregunta sobre la estructura del equipo y frecuencia de reuniones cruzadas. Un aislamiento del Data Engineering puede limitar el impacto.
• Bandera roja 3: Señal de advertencia común en roles de Data Engineering: Si la empresa espera que construyas pipelines rápidamente sin tiempo para diseño o documentación, pregunta en la entrevista: "¿Cuál es el equilibrio entre velocidad de entrega y calidad/arquitectura en sus proyectos?" Un enfoque excesivo en velocidad puede llevar a deuda técnica y problemas de escalabilidad.