Ingeniero de Datos Junior — Híbrida - Chile — Tech Headhunting - Python, SQL, ETL

Descripción del puesto

Sobre la vacante

IT-TALENT | Tech Headhunting & Outsourcing está buscando un Ingeniero de Datos Junior para unirse a su equipo. Esta posición es híbrida y se ubica en Chile, con una renta líquida estimada entre $1.500.000 - $1.800.000. El rol implica trabajar en proyectos de datos, colaborando con equipos técnicos y de negocio para desarrollar soluciones de procesamiento y análisis de datos. Se espera que el candidato tenga conocimientos en tecnologías clave como Python, SQL y ETL, con un enfoque en la calidad y escalabilidad de los datos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad ideal para iniciar o consolidar tu carrera en el campo de la ingeniería de datos. En IT-TALENT, podrás trabajar en un entorno dinámico de Tech Headhunting & Outsourcing, donde aprenderás de expertos y participarás en proyectos variados que te permitirán desarrollar habilidades técnicas y de negocio. Es un espacio perfecto para crecer profesionalmente, con exposición a tecnologías modernas y la posibilidad de contribuir a soluciones de datos impactantes.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Conocimientos sólidos en Python para procesamiento de datos, SQL para consultas y manipulación de bases de datos, y experiencia en procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga).
• Soft skills: Capacidad de análisis, atención al detalle, trabajo en equipo y buena comunicación para colaborar con stakeholders técnicos y no técnicos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye proyectos personales o académicos donde hayas usado Python y SQL para manejar datos, como análisis de datasets o pipelines ETL simples.
• Practica SQL: Domina consultas complejas, joins y funciones agregadas, ya que es fundamental en entrevistas técnicas para roles de datos.
• Investiga la empresa: Entiende el modelo de negocio de IT-TALENT en headhunting y outsourcing tech, para alinear tus respuestas en la entrevista.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow para orquestación ETL, Jupyter Notebooks para análisis exploratorio, y herramientas de visualización como Tableau o Power BI.
• Documentación: La documentación oficial de Python y SQL, junto con tutoriales en plataformas como DataCamp o Coursera.
• Influencers: Sigue a expertos en datos en LinkedIn, como Cassie Kozyrkov o Monica Rogati, para insights del sector.
• Cursos: "Data Engineering with Python" en Udemy o "SQL for Data Science" en Coursera para reforzar habilidades.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado Python para procesar datos grandes. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?"
• Tip: Enfócate en los pasos específicos del pipeline ETL, menciona herramientas como Pandas o PySpark, y destaca cómo optimizaste el rendimiento.
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías una consulta SQL lenta en una base de datos con millones de registros?"
• Tip: Habla sobre el uso de índices, evitar subconsultas innecesarias, y técnicas de particionamiento para mejorar la eficiencia.
• Pregunta 3: "¿Qué harías si encuentras inconsistencias en los datos durante un proceso ETL?"
• Tip: Explica tu enfoque para validar datos, usar logs de errores, y colaborar con el equipo de negocio para corregir fuentes de datos.

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 - $7,000 |

*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. En este caso, el rango en pesos chilenos ($1.500.000 - $1.800.000) se alinea con el nivel Junior en USD, considerando el contexto local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre las tecnologías específicas o el stack de datos en uso.
• Qué preguntar en la entrevista: "¿Podrían describir el stack tecnológico actual para ingeniería de datos y los planes de migración o actualización?"
• Bandera roja 2: Si hay falta de estructura en los procesos de onboarding o mentoría para roles junior.
• Qué investigar antes de aceptar: Pregunta a empleados actuales o en redes sociales sobre la cultura de aprendizaje y soporte para nuevos ingenieros.
• Bandera roja 3: Si la descripción del rol es demasiado vaga o mezcla responsabilidades de otros puestos sin claridad.
• Señal de advertencia común en este tipo de rol: Busca señales de que el puesto pueda involucrar tareas fuera del ámbito de datos, como desarrollo full-stack o soporte técnico, sin una definición clara.