Data Engineer Web Scraping Python — Remoto - LATAM — Data Analytics - Python, Scrapy, Selenium, SQL, GCP

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Una empresa de data analytics con sede en Los Ángeles busca un Data Engineer especializado en Web Scraping para construir y mantener pipelines de recolección de datos desde fuentes públicas como subastas y equipos pesados. El rol implica diseñar, implementar y optimizar sistemas de extracción de datos a gran escala. Requisitos técnicos incluyen Python, Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, SQL, NoSQL y GCP, con experiencia en Airflow/Composer como ventaja. La posición es remota para candidatos en LATAM, ofreciendo flexibilidad horaria y la oportunidad de trabajar en proyectos de alto impacto.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite crecer profesionalmente en un entorno internacional, colaborando con una empresa líder en análisis de datos. Aprenderás a manejar datos complejos de fuentes diversas, desarrollando habilidades en ingeniería de datos y automatización que son altamente demandadas en el mercado. Es una oportunidad para impactar directamente en la estrategia de datos de la compañía, con proyectos desafiantes que mejoran tu portafolio y te preparan para roles senior en el futuro.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Python avanzado, frameworks de scraping (Scrapy, BeautifulSoup, Selenium), SQL y NoSQL, GCP, conocimiento de Airflow/Composer.
• Soft skills: Pensamiento analítico, resolución de problemas, atención al detalle, capacidad para trabajar de forma remota y comunicarse efectivamente en equipos distribuidos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara un portafolio con ejemplos de proyectos de web scraping, mostrando cómo manejas datos a gran escala y optimizas pipelines.
• Practica con herramientas como Scrapy y Selenium en entornos reales, enfocándote en eficiencia y manejo de errores.
• Investiga la empresa y su industria (data analytics) para entender mejor sus necesidades y cómo tu experiencia puede agregar valor.

Recursos recomendados

• Tools: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, GCP, Airflow.
• Documentación: Documentación oficial de Python y GCP, tutoriales de web scraping en sitios como Real Python.
• Influencers: Seguir a expertos en data engineering en LinkedIn o Twitter para estar al día con tendencias.
• Cursos: Cursos en plataformas como Coursera o Udemy sobre data engineering y web scraping avanzado.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de web scraping que hayas realizado y los desafíos que enfrentaste." Tip: Enfócate en cómo optimizaste el proceso, manejaste datos grandes y aseguraste la calidad.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la escalabilidad y mantenimiento de pipelines de datos en producción?" Tip: Menciona el uso de herramientas como Airflow, monitoreo y estrategias de automatización.
• Pregunta 3: "¿Qué consideras al elegir entre SQL y NoSQL para un proyecto de datos?" Tip: Explica basándote en el tipo de datos, volumen y requerimientos de consulta, mostrando conocimiento práctico.

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 - $6,000 |

*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 proporciona claridad sobre los objetivos del proyecto o los datos a scrapear. Qué preguntar: "¿Pueden detallar las fuentes de datos y los KPIs esperados?"
• Bandera roja 2: Falta de soporte técnico o recursos para herramientas como GCP o Airflow. Qué investigar: Revisar reviews de la empresa en sitios como Glassdoor para conocer su cultura tecnológica.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre volúmenes de datos o tiempos de entrega. Señal de advertencia: Si mencionan plazos ajustados sin considerar complejidades técnicas, podría indicar mala planificación.