Data Quality Engineer Senior — Remoto - México — Data & Cloud - Python, Docker,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Ready busca un Data Quality Engineer Senior para liderar la estrategia de calidad de datos en entornos empresariales modernos con arquitecturas Cloud & Lakehouse. El rol implica diseñar e implementar estrategias de Data Quality, automatizar procesos de validación y trabajar con tecnologías de vanguardia en la nube, colaborando en entornos ágiles de alto impacto.

Requisitos clave:

• Experiencia de +5 años con Python 3
• Dominio de Bash, Docker, Kubernetes, CI/CD, GitLab
• Conocimiento en YANG, NETCONF/RESTCONF
• Experiencia con Node.js, PHP 8, SQL & NoSQL, JavaScript/TypeScript, Angular
• Visión estratégica, autonomía y enfoque en excelencia técnica

Beneficios:

• 100% remoto desde México
• Pago en USD
• Modalidad freelance
• Proyectos ágiles y retadores

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para liderar la estrategia de calidad de datos en una empresa que valora la innovación tecnológica. Podrás trabajar con arquitecturas modernas en la nube, automatizar procesos críticos y crecer profesionalmente en un entorno dinámico y desafiante. Si te apasiona la calidad de datos y buscas un rol con impacto real en ecosistemas complejos, esta vacante es ideal para ti.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con experiencia en automatización y validación de datos
• Conocimiento profundo de Docker y Kubernetes para entornos cloud
• Experiencia con CI/CD y herramientas como GitLab
• Habilidades de liderazgo técnico para definir estrategias de Data Quality
• Capacidad de colaboración en equipos ágiles

Tips prácticos para este puesto

• Destaca tu experiencia con Python en proyectos de calidad de datos
• Prepara ejemplos concretos de automatización de validaciones
• Investiga sobre arquitecturas Lakehouse y su aplicación en calidad de datos
• Practica con herramientas como YANG y NETCONF/RESTCONF si no las dominas
• Enfócate en resultados y cómo mejoraste métricas de calidad

Recursos recomendados

• Documentación oficial de Python para Data Quality
• Cursos en Coursera sobre Docker, Kubernetes y CI/CD
• Blogs como Towards Data Science para tendencias en calidad de datos
• Influencers en LinkedIn como Zhamak Dehghani (Data Mesh)
• Herramientas como Great Expectations para validación de datos

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• ¿Cómo defines una estrategia de Data Quality desde cero? Tip: Explica tu enfoque basado en métricas, automatización y colaboración con equipos.
• ¿Qué herramientas usas para automatizar validaciones de datos? Tip: Menciona Python, Docker, y ejemplos de pipelines CI/CD.
• ¿Cómo manejas datos en arquitecturas Cloud & Lakehouse? Tip: Describe tu experiencia con contenedores y orquestación en la nube.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,000 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,500 |

*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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los objetivos de calidad - Pregunta en la entrevista sobre métricas y KPIs definidos para el rol.
• Bandera roja 2: Stack tecnológico desactualizado - Investiga si usan herramientas modernas como Docker y Kubernetes, o si se quedan en tecnologías legacy.
• Bandera roja 3: Modalidad freelance sin beneficios adicionales - Asegúrate de entender los términos del contrato freelance, como pagos y soporte técnico.