Databricks Solutions Architect — Remoto - México — Consultoría Tech - Databricks, AWS, Azure, Python

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Ensitech está buscando un Databricks Solutions Architect para unirse a su equipo de forma remota desde México. Este rol implica trabajar en proyectos tecnológicos globales, diseñando y optimizando soluciones de datos con Databricks. La empresa busca profesionales apasionados por la tecnología que disfruten de retos complejos y quieran crecer en un entorno internacional.

Requisitos clave:

• Experiencia sólida como Solutions Architect especializado en Databricks
• Conocimiento profundo de plataformas cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
• Habilidades en Python, Spark y arquitecturas de datos modernas
• Capacidad para liderar proyectos técnicos y colaborar con equipos globales
• Inglés avanzado para comunicación en entornos internacionales

Beneficios mencionados:

• Trabajo 100% remoto desde México
• Oportunidades de crecimiento profesional en proyectos globales
• Ambiente colaborativo y de innovación

¿Por qué deberías aplicar?

Este no es solo otro trabajo remoto. Es una oportunidad para diseñar el futuro de los datos en proyectos que impactan a nivel global. En Ensitech trabajarás con las últimas tecnologías de Databricks y cloud, resolviendo problemas complejos para clientes internacionales. Aquí desarrollarás no solo tus habilidades técnicas, sino también tu capacidad de liderazgo y visión arquitectónica en un entorno donde la innovación es constante.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Arquitectura de soluciones Databricks, diseño de pipelines de datos, optimización de costos cloud, Python/Spark avanzado
• Soft skills: Comunicación efectiva con stakeholders técnicos y no técnicos, pensamiento estratégico, capacidad de mentoría, adaptabilidad a diferentes industrias

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio de arquitecturas: Documenta 2-3 casos donde diseñaste soluciones Databricks complejas, incluyendo desafíos y métricas de éxito
• Domina el storytelling técnico: Practica explicar arquitecturas complejas de manera simple para diferentes audiencias
• Mantente actualizado: Sigue las nuevas features de Databricks y certificaciones relevantes (Databricks Certified Solutions Architect)

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Databricks documentation y AWS/Azure architecture best practices
• Comunidades: Databricks Community, r/dataengineering en Reddit
• Cursos: Databricks Academy, Coursera's Cloud Architecture Specialization
• Influencers a seguir: Ali Ghodsi (CEO Databricks), Holden Karau en LinkedIn

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe una arquitectura Databricks que diseñaste y cómo optimizaste costos" - Tip: Enfócate en decisiones específicas (ej: uso de Delta Lake, autoscaling clusters) y métricas concretas de ahorro

• "¿Cómo manejas la migración de un data warehouse tradicional a Databricks?" - Tip: Estructura tu respuesta en fases (assessment, proof of concept, migración gradual, optimización) y menciona herramientas como AWS DMS o Azure Data Factory

• "¿Cómo priorizas features cuando trabajas con múltiples stakeholders?" - Tip: Menciona frameworks como RICE o MoSCoW, y da un ejemplo real de trade-offs técnicos vs. business value

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $4,000 - $6,500 | | Senior | $6,500 - $9,000 | | Lead/Principal | $9,000 - $12,000+ |

*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. Para Solutions Architects con Databricks en México, los rangos superiores aplican para roles senior con experiencia en proyectos internacionales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en el roadmap tecnológico - Pregunta en la entrevista: "¿Cuál es la estrategia de adopción de Databricks para los próximos 12-18 meses?" Si no tienen un plan claro, podría indicar implementaciones desorganizadas

• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre carga de trabajo - Investiga antes de aceptar: Habla con empleados actuales (LinkedIn) sobre el balance trabajo-vida y número promedio de proyectos simultáneos

• Bandera roja 3: Ausencia de procesos de governance de datos - Señal de advertencia común: Si mencionan "somos ágiles" como excusa para falta de documentación o estándares de calidad en arquitecturas de datos, pregunta específicamente sobre sus políticas de data governance y compliance