Ingeniero DataOps — Híbrido - CDMX — Innovación Tecnológica - Apache Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, Apache Spark, GCP, Python

Descripción del puesto

Sobre la vacante

HITSS, empresa líder en innovación tecnológica, busca un Ingeniero DataOps para integrarse a proyectos de analítica avanzada en entornos cloud. La posición es híbrida con sede en Plaza Carso, CDMX.

Requisitos técnicos:

• Implementación de pipelines DataOps
• Experiencia comprobable con Apache Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, Apache Spark SQL
• Conocimiento en sistemas de mensajería/eventos (Kafka, Pub/Sub, Kinesis)
• Plataformas Cloud (GCP)
• Python avanzado

Habilidades clave:

• Perfil autodidacta y orientado a la mejora continua
• Trabajo colaborativo y comunicación efectiva
• Enfoque en calidad, automatización y escalabilidad

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de analítica avanzada en una empresa reconocida por su innovación tecnológica. Podrás automatizar, escalar y optimizar pipelines de datos en entornos cloud de vanguardia, desarrollando soluciones que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales. Es el momento perfecto para crecer profesionalmente en un entorno que valora la mejora continua y la colaboración.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Apache Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, Apache Spark, GCP, Python avanzado
• Soft skills: Autodidacta, trabajo colaborativo, comunicación efectiva, enfoque en calidad y automatización

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de pipelines DataOps que hayas implementado, destacando métricas de mejora (ej: reducción de tiempo de procesamiento, aumento de escalabilidad).
• Demuestra tu conocimiento en GCP con casos de uso reales, especialmente en integración con herramientas como Airflow y Spark.
• Enfócate en automatización durante la entrevista; menciona cómo has optimizado procesos manuales en proyectos anteriores.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow, dbt, Docker, Kubernetes, Apache Spark, GCP
• Documentación: Guías oficiales de GCP para Data Engineering, tutoriales de Airflow en YouTube
• Influencers: Seguir a expertos en DataOps en LinkedIn como Maxime Beauchemin (creador de Airflow)
• Cursos: "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera, "Apache Airflow: The Hands-On Guide" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline DataOps complejo que hayas implementado y los desafíos que enfrentaste."

*Tip:* Estructura tu respuesta con contexto, acciones específicas y resultados medibles.

• Pregunta 2: "¿Cómo aseguras la calidad y escalabilidad en un entorno de datos en la nube?"

*Tip:* Menciona prácticas como monitoreo, testing automatizado y uso de contenedores (Docker/Kubernetes).

• Pregunta 3: "¿Qué experiencia tienes integrando Apache Airflow con otras herramientas como dbt o Spark?"

*Tip:* Proporciona ejemplos técnicos concretos, incluso si son de proyectos personales o de aprendizaje.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $2,500 - $3,500 | | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 |

*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: Si la empresa no tiene una estrategia clara de DataOps o infraestructura cloud definida.

*Qué preguntar:* "¿Cuál es la arquitectura actual de datos y cómo planean evolucionarla con DataOps?"

• Bandera roja 2: Falta de herramientas adecuadas para automatización y monitoreo.

*Qué investigar:* Pregunta sobre las herramientas en uso y si hay planes de inversión en tecnologías como Airflow o dbt.

• Bandera roja 3: Equipo con poca experiencia en prácticas de DevOps/DataOps.

*Señal de advertencia:* Si mencionan que el rol es "el primero" en DataOps sin soporte adecuado, podría indicar sobrecarga de trabajo.