Data Scientist Azure — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Azure, Python, PySpark, SQL

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iData Global está en búsqueda de un Data Scientist especializado en Azure para unirse a su equipo de crecimiento. El rol se enfoca en proyectos de migración y modernización en la nube, construyendo pipelines escalables y soluciones de datos de alto impacto para clientes.

Responsabilidades principales:

• Diseñar y desarrollar pipelines en Azure Data Factory y PySpark
• Modelar datos en entornos Data Warehouse y Lakehouse
• Implementar procesos ETL/ELT (batch y streaming)
• Garantizar calidad, seguridad e integridad de los datos
• Trabajar bajo metodología SCRUM

Requisitos:

• 3+ años de experiencia en Ciencia de Datos
• Sólido conocimiento en SQL y modelado de datos
• Experiencia con Azure, Python y/o PySpark
• Conocimiento en CI/CD (Azure DevOps)
• Certificaciones Azure (deseable)

Beneficios:

• Modalidad Remota
• Proyectos de transformación digital en entornos cloud
• Cultura colaborativa y enfoque en aprendizaje continuo
• Oportunidades de certificación en Data & AI
• Paquete de beneficios + bono anual + certificaciones + curso de inglés + beneficios de salud + días libres
• Plan de carrera

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para sumergirte en proyectos de transformación digital de alto impacto, trabajando con tecnologías de vanguardia en la nube. iData Global ofrece un entorno donde el aprendizaje continuo es parte de la cultura, con oportunidades reales de certificación y crecimiento profesional. Si te apasiona construir soluciones modernas de datos en Azure, este rol te permitirá desarrollar habilidades técnicas y experiencia práctica en un mercado en constante evolución.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Azure Data Factory, PySpark, Python, SQL, modelado de datos, CI/CD con Azure DevOps
• Soft skills: Trabajo en equipo bajo metodologías ágiles, comunicación efectiva, resolución de problemas complejos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Muestra proyectos donde hayas implementado pipelines en Azure o PySpark, incluyendo métricas de impacto.
• Domina los conceptos de cloud: Revisa arquitecturas de Data Warehouse y Lakehouse en Azure, y cómo se integran con ETL/ELT.
• Practica SQL avanzado: Enfócate en consultas complejas, optimización y modelado de datos, ya que es fundamental para el rol.

Recursos recomendados

• Tools: Azure Portal, Azure Data Factory, PySpark, Jupyter Notebooks
• Documentación: Microsoft Learn para certificaciones Azure Data Scientist, documentación oficial de PySpark
• Cursos: Certificaciones Azure Data & AI en Coursera o Udemy, cursos de Python para data science
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn que compartan insights sobre Azure y data science en español

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• ¿Cómo diseñarías un pipeline ETL en Azure Data Factory para un proceso batch?
• Tip: Explica los componentes clave (datasets, linked services, actividades) y cómo garantizas la calidad de los datos en cada etapa.

• Describe un proyecto donde hayas usado PySpark para procesar grandes volúmenes de datos.
• Tip: Enfócate en los desafíos técnicos, cómo optimizaste el rendimiento y los resultados obtenidos.

• ¿Cómo aseguras la seguridad e integridad de los datos en un entorno cloud?
• Tip: Menciona prácticas como encriptación, control de acceso, monitoreo y validaciones en los pipelines.

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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los proyectos o tecnologías a usar.
• Qué preguntar: Pide detalles específicos sobre los primeros proyectos, stack tecnológico exacto y cómo se mide el éxito.

• Bandera roja 2: Oportunidades de certificación no concretas o sin presupuesto.
• Qué investigar: Consulta en LinkedIn o reviews si la empresa realmente invierte en desarrollo profesional y certificaciones.

• Bandera roja 3: Metodologías ágiles mal implementadas o sin soporte real.
• Señal de advertencia: Si en la entrevista no pueden explicar cómo funciona SCRUM en su día a día o hay falta de herramientas de colaboración.