Data Engineer Senior — Híbrido - México — Sector Financiero - SQL, Cloud, SAP HANA,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Gentera está en búsqueda de un Data Engineer Senior con más de 5 años de experiencia en diseño e implementación de soluciones de datos alineadas a requerimientos de negocio. El rol requiere experiencia en SQL, soluciones on-premise y datos en la nube, análisis de flujo de datos (IPC), y es deseable conocimiento en SAP HANA, Python, IA (Gemini) y SAP, con experiencia en el sector financiero. La posición es híbrida en México, ofreciendo estabilidad y crecimiento en una empresa consolidada del sector.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en soluciones de datos críticas en el sector financiero, donde podrás aplicar tecnologías avanzadas como IA y cloud computing en un entorno empresarial estable. Aprenderás a alinear estrategias de datos con objetivos de negocio, desarrollando habilidades en SAP HANA y análisis de flujos de datos, lo que te posicionará como un experto en el campo. Gentera ofrece un ambiente profesional con oportunidades de crecimiento y impacto en proyectos de alto nivel.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: SQL avanzado, diseño de soluciones de datos on-premise y en la nube, análisis de flujo de datos (IPC), experiencia con SAP HANA, Python, y conocimientos básicos de IA (Gemini).
• Soft skills: Capacidad de alineación con requerimientos de negocio, pensamiento analítico, comunicación efectiva y experiencia en sector financiero.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas diseñado e implementado soluciones de datos, especialmente en entornos financieros o con SAP.
• Destaca tu experiencia: Enfócate en casos donde hayas alineado soluciones de datos con objetivos de negocio, usando métricas concretas.
• Investiga la empresa: Familiarízate con los productos y servicios de Gentera en el sector financiero para mostrar interés genuino.

Recursos recomendados

• Tools: SAP HANA Studio, Python con librerías como Pandas y Scikit-learn, herramientas de cloud como AWS o Azure para datos.
• Documentación: Guías oficiales de SAP HANA y tutoriales de análisis de datos con Python en Kaggle.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como "Data Engineering Weekly" y "SAP Community" para tendencias.
• Cursos: Cursos en Coursera sobre Data Engineering con Python y certificaciones de SAP HANA.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde diseñaste una solución de datos desde cero y cómo la alineaste con los requerimientos de negocio." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta, enfatizando el impacto en métricas de negocio.*
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la migración de datos de entornos on-premise a la nube?" *Tip: Menciona herramientas específicas como AWS Data Migration Service o Azure Data Factory, y destaca consideraciones de seguridad y costo.*
• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes con SAP HANA y cómo lo has integrado en soluciones de datos?" *Tip: Prepárate con ejemplos concretos de consultas o implementaciones, y habla sobre optimización de rendimiento.*

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 en sector financiero con SAP, los rangos pueden ser más altos, especialmente en empresas grandes.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona claridad sobre los requerimientos de negocio o los objetivos del proyecto. *Qué preguntar en la entrevista para detectarla:* "¿Puede describir un ejemplo concreto de cómo esta solución de datos impactará en los KPIs del negocio?"
• Bandera roja 2: Falta de inversión en herramientas de cloud o actualizaciones de SAP, lo que puede indicar infraestructura obsoleta. *Qué investigar antes de aceptar:* Revisa reviews de empleados en Glassdoor sobre la cultura tecnológica de la empresa.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos o recursos para proyectos de datos complejos. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Si mencionan "necesitamos esto para ayer" sin un plan claro, puede ser indicio de mala gestión.