Senior Data Engineer Snowflake y DBT — Remoto - LATAM — Tech Recruiting - Snowflake,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Lean Tech está buscando un Senior Data Engineer especializado en Snowflake y DBT para unirse a su equipo en modalidad remota en LATAM. Este rol es ideal para profesionales con experiencia sólida en arquitectura de datos modernos, pipelines ETL/ELT y optimización de data warehouses en la nube. Se requiere dominio avanzado de Snowflake, DBT, Python y SQL, junto con habilidades en integración de datos y automatización. La posición ofrece oportunidades de crecimiento en proyectos de alto impacto, colaboración con equipos multidisciplinarios y un entorno dinámico en el sector de reclutamiento tech.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite trabajar con tecnologías de vanguardia como Snowflake y DBT, que están transformando la industria del data engineering. Aprenderás a diseñar y escalar soluciones de datos en la nube, optimizando procesos para empresas innovadoras. Es una oportunidad para crecer profesionalmente en un mercado en auge, con exposición a desafíos complejos y un equipo que valora la innovación y el aprendizaje continuo. Si buscas impactar en proyectos reales y desarrollar habilidades altamente demandadas, este es el lugar ideal.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Snowflake, DBT, Python, SQL, ETL/ELT, data modeling, cloud platforms (AWS/Azure/GCP), version control (Git)
• Soft skills: Comunicación efectiva, resolución de problemas, trabajo en equipo, adaptabilidad a cambios rápidos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Incluye proyectos con Snowflake y DBT, mostrando pipelines, optimizaciones y métricas de impacto.
• Domina SQL avanzado: Practica consultas complejas, window functions y optimización de queries para entrevistas técnicas.
• Investiga la empresa: Revisa el sitio de Lean Tech y su enfoque en reclutamiento tech para alinear tus respuestas.

Recursos recomendados

• Tools: Snowflake Docs, DBT Cloud, Python pandas, Apache Airflow
• Documentación: Snowflake best practices, DBT tutorials, data engineering blogs
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Barr Moses o Tristan Handy para insights del sector.
• Cursos: "Data Engineering with Snowflake" en Coursera, "DBT Fundamentals" en su sitio oficial.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas construido con Snowflake y DBT." Tip: Explica el flujo end-to-end, herramientas usadas y cómo manejaste desafíos como escalabilidad o calidad de datos.
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un query lento en Snowflake?" Tip: Menciona técnicas como clustering, warehouse sizing, y uso de materialized views, mostrando tu pensamiento analítico.
• Pregunta 3: "Háblame de un proyecto donde hayas mejorado la eficiencia de procesos de datos." Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta con métricas concretas.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $4,000 | | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $10,000 |

*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 del proyecto de datos. Qué preguntar: "¿Cuáles son los KPIs clave para este rol y cómo se miden?"
• Bandera roja 2: Falta de documentación o procesos establecidos en el equipo de data. Qué investigar: Pregunta sobre herramientas de colaboración y estándares de código en la entrevista.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o recursos. Señal de advertencia: Si mencionan "hacemos todo rápido" sin planificación. Investiga reviews de empleados en plataformas como Glassdoor.