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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Ensitech está buscando un Databricks Solutions Architect para unirse a su equipo de forma remota desde México. Esta posición te permitirá trabajar en proyectos globales con clientes internacionales, diseñando y optimizando soluciones de datos en la plataforma Databricks. Se requiere experiencia sólida en arquitectura de datos, implementación de Databricks en entornos cloud (AWS o Azure), y habilidades de liderazgo técnico para guiar equipos y clientes.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para crecer profesionalmente en una consultoría tech reconocida, trabajando con tecnologías de vanguardia en el ecosistema de datos. Aprenderás de proyectos desafiantes que impactan a empresas globales, desarrollando habilidades en arquitectura cloud, optimización de pipelines de datos y estrategias de data governance. El ambiente remoto te permite enfocarte en resultados mientras colaboras con un equipo diverso y talentoso.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Experiencia profunda en Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, MLflow), arquitectura de datos en cloud (AWS o Azure), Python/Scala, SQL avanzado, CI/CD para data pipelines.
• Soft skills: Comunicación clara con stakeholders, liderazgo técnico, resolución de problemas complejos, capacidad de mentoría.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio: Documenta casos de éxito donde hayas diseñado soluciones con Databricks, incluyendo métricas de optimización (ej: reducción de costos, mejora de performance).
• Domina el stack cloud: Certifícate en AWS Solutions Architect o Azure Data Engineer para destacar.
• Practica storytelling técnico: En entrevistas, explica cómo tus soluciones impactaron el negocio, no solo la tecnología.

Recursos recomendados

• Tools: Databricks Community Edition, AWS Free Tier, Azure Free Account.
• Documentación: Official Databricks Documentation, AWS Well-Architected Framework.
• Influencers: Ali Ghodsi (CEO de Databricks), Brooke Wenig (Directora de Machine Learning en Databricks).
• Cursos: Databricks Academy, Coursera "Data Engineering on Google Cloud" (aplica conceptos a AWS/Azure).

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe una arquitectura de datos que hayas diseñado con Databricks para un cliente." *Tip:* Enfócate en los requisitos del negocio, decisiones técnicas (ej: elección de instancias, estrategias de partitioning) y resultados medibles.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la migración de un data warehouse tradicional a Databricks?" *Tip:* Explica tu enfoque en fases (assessment, proof of concept, migración incremental), incluyendo mitigación de riesgos y optimización de costos.
• Pregunta 3: "¿Qué métricas monitoreas para garantizar el performance de un pipeline en Databricks?" *Tip:* Menciona métricas clave como job duration, cluster utilization, costos por query, y cómo usas Databricks Observability para ajustes.

Rango salarial estimado (LATAM)

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

*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 este rol senior en México, el rango puede extenderse a $10,000+ en empresas globales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no tiene casos de uso claros para Databricks o espera que "aprendas sobre la marcha" sin soporte. *Pregunta en la entrevista:* "¿Cuáles son los proyectos específicos donde aplicaré Databricks y qué recursos de mentoría ofrecen?"
• Bandera roja 2: Falta de definición en la estrategia cloud (ej: mezcla confusa de AWS y Azure sin roadmap). *Investiga antes de aceptar:* Revisa reviews de la empresa en Glassdoor o pregúntales sobre su arquitectura cloud actual y planes de inversión.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre entregas rápidas sin considerar la complejidad de implementar Databricks. *Señal de advertencia común:* Frases como "necesitamos esto funcionando en 2 semanas" sin un discovery phase adecuado. Pregunta por los timelines y procesos de gestión de proyectos.