Data Engineer Web Scraping — Remoto - LATAM — Data Analytics & Business Intelligence -

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Prediktive está buscando un Data Engineer especializado en Web Scraping para un proyecto a largo plazo con una empresa estadounidense de Data Analytics & Business Intelligence con sede en Los Ángeles. Este rol es 100% remoto para profesionales en Latinoamérica y se enfoca en diseñar, construir y mantener pipelines de recolección de datos para scraping de sitios web públicos (como subastas y listados de equipos pesados).

Requisitos principales:

• Experiencia práctica y reciente en web scraping como responsabilidad central del día a día
• Dominio de Python y frameworks como Scrapy, BeautifulSoup y Selenium
• Conocimiento en ETL/ELT, GCP (Google Cloud Platform) y orquestadores como Airflow/Composer
• Capacidad para trabajar como contratista independiente en modalidad remota

Beneficios:

• Proyecto a largo plazo con empresa de USA
• 100% remoto desde cualquier país de Latinoamérica
• Compensación en USD

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar directamente con una empresa líder en Data Analytics & Business Intelligence de Los Ángeles, donde el web scraping no es una tarea ocasional sino el core del negocio. Aprenderás a escalar pipelines de recolección de datos en entornos reales de producción, trabajarás con tecnologías modernas en la nube (GCP) y desarrollarás experiencia valiosa para el mercado internacional. Si buscas un rol donde tu expertise en scraping sea verdaderamente valorado y puedas crecer profesionalmente en un entorno desafiante, esta vacante es para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, Scrapy/BeautifulSoup/Selenium, diseño de pipelines ETL/ELT, GCP (BigQuery, Cloud Storage), Airflow/Composer, manejo de datos estructurados y no estructurados
• Soft skills: Autonomía para trabajo remoto, comunicación clara en inglés, resolución de problemas complejos, atención al detalle en data quality

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Ten ejemplos concretos de proyectos de scraping que hayas desarrollado, incluyendo desafíos técnicos superados
• Domina los anti-bots: Investiga técnicas modernas de evasión de bloqueos (rotación de IPs, headers, delays inteligentes)
• Optimiza para escala: Demuestra conocimiento en paralelización, manejo de grandes volúmenes y monitoreo de pipelines

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Scrapy documentation, Google Cloud Data Engineering guides
• Cursos: "Web Scraping and Crawling" en Udemy, "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera
• Influencers: Follow @scrapinghub en Twitter, blogs de data engineering en Medium
• Herramientas: Postman para testing de APIs, Docker para containerización, Git para versionado

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe tu proyecto más complejo de web scraping y cómo manejaste los desafíos técnicos" - Tip: Enfócate en la arquitectura, escalabilidad y cómo resolviste problemas específicos (ej: bloqueos, datos dinámicos)

• "¿Cómo garantizas la calidad y consistencia de los datos extraídos?" - Tip: Menciona validaciones, monitoreo, logging y procesos de data cleaning en tu pipeline

• "¿Has trabajado con orquestadores como Airflow? Describe un pipeline que hayas diseñado" - Tip: Explica el flujo completo (extracción, transformación, carga) y cómo manejaste dependencias y errores

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*Nota: Este rol requiere experiencia específica en web scraping, lo que puede incrementar el rango. Empresas de USA pagando en LATAM para contratistas independientes suelen ofrecer 30-50% más que el mercado local, dependiendo de la seniority y complejidad del proyecto.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Proyecto sin definición clara de escalabilidad - Qué preguntar: "¿Cuál es el volumen estimado de datos y cómo planean escalar el pipeline en los próximos 6-12 meses?"

• Bandera roja 2: Falta de soporte técnico para infraestructura - Qué investigar: Pregunta sobre el equipo de DevOps/Cloud disponible y los procesos de soporte para GCP/Airflow

• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre evasión de bloqueos - Señal de advertencia: Si minimizan los desafíos técnicos del scraping o esperan soluciones 100% infalibles sin inversión en infraestructura adecuada