Data Engineer Senior Snowflake — Remoto - India — Fintech - Snowflake, Python, DBT, Apache

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Miratech busca un Data Engineer Senior con Snowflake para unirse a su equipo en modalidad remota completa desde India. Este rol requiere 6+ años de experiencia en Data Engineering y experiencia sólida con Python, Snowflake, DBT y Apache Airflow. Se valorará conocimiento en SQL, conceptos de data warehousing, patrones ELT, datasets financieros estructurados a gran escala, Git, CI/CD y prácticas ágiles. El candidato ideal tendrá experiencia en arquitectura de pipelines de datos escalables basados en la nube y habilidades de liderazgo para guiar conversaciones técnicas y decisiones de ingeniería.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para avanzar tu carrera en una empresa con proyectos desafiantes en el sector fintech. Trabajarás con tecnologías modernas como Snowflake y DBT, construyendo soluciones analíticas escalables que impactan en datos financieros críticos. El entorno remoto te permite flexibilidad mientras desarrollas liderazgo técnico y participas en decisiones de arquitectura. Es un rol ideal para quienes buscan crecimiento profesional en ingeniería de datos con un enfoque en la nube y mejores prácticas.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, Snowflake, DBT, Apache Airflow, SQL, data warehousing, ELT, Git, CI/CD
• Soft skills: Liderazgo técnico, comunicación efectiva, pensamiento analítico, trabajo en equipo ágil

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de pipelines de datos que hayas diseñado o optimizado, especialmente con Snowflake y DBT.
• Destaca tu experiencia con datasets financieros, mencionando métricas de escala (volumen, frecuencia) y desafíos resueltos.
• Practica explicaciones técnicas de arquitecturas de nube, ya que se valorará tu capacidad para guiar conversaciones.
• Asegúrate de tener un portafolio o repositorio con proyectos relevantes en Python y SQL, y familiarízate con las últimas versiones de Apache Airflow.

Recursos recomendados

• Tools: Snowflake documentation, DBT Cloud, Apache Airflow tutorials, GitLab/GitHub para CI/CD
• Documentación: Snowflake best practices, DBT modeling guides, Python data engineering libraries (pandas, PySpark)
• Influencers: Follow data engineering experts on LinkedIn and Twitter for industry trends
• Cursos: Plataformas como Coursera o Udemy ofrecen cursos especializados en Snowflake y DBT

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 de datos, herramientas usadas, desafíos y resultados, enfocándote en escalabilidad y eficiencia.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la calidad de datos en proyectos con grandes volúmenes?" Tip: Menciona técnicas como validaciones, monitoreo con Airflow, y uso de DBT para tests, dando ejemplos específicos.
• Pregunta 3: "Háblame de una vez que lideraste una decisión técnica en un proyecto." Tip: Relata una situación con contexto, tu rol, alternativas consideradas, y el impacto positivo de tu decisión, destacando habilidades de liderazgo.

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 - $7,000 |

*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. Para India, ajusta según mercado local, con rangos típicamente más bajos pero competitivos en remoto global.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre la arquitectura de datos existente o los proyectos específicos. Qué preguntar: "¿Pueden describir la stack actual de datos y los principales desafíos técnicos del equipo?"
• Bandera roja 2: Falta de procesos establecidos para CI/CD o calidad de datos, lo que puede indicar deuda técnica. Qué investigar: Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor y pregunta sobre su adopción de mejores prácticas en la entrevista.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre escalabilidad sin recursos adecuados, común en roles fintech con alta presión. Señal de advertencia: Si mencionan plazos ajustados sin claridad en prioridades o soporte. Qué hacer: Pregunta sobre la carga de trabajo y recursos del equipo para evaluar sostenibilidad.