QA Engineer Senior Data Quality — Remoto - México — Consultoría Tech - Python, ETL, Data Warehousing, Data Lakehouse, Unix/Linux

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions está buscando un QA Engineer Senior especializado en Data Quality para unirse a su equipo. Este rol requiere un profesional con mentalidad de calidad de datos, atención excepcional al detalle y experiencia en migraciones de datos a gran escala, incluyendo transiciones on-premises a cloud, arquitectura Medallion, data warehousing, lakehouse y frameworks delta. Se busca un perfil con dominio en Python y scripting Unix/Linux, comprensión sólida de principios de gestión de proyectos, metodologías ágiles y SDLC, y capacidad probada para diseñar e implementar casos de prueba robustos con enfoque en detección y prevención de anomalías (left shift).

Requisitos clave:

• Licenciatura en campo relacionado o experiencia equivalente.
• 4+ años de experiencia práctica en calidad de datos o gobernanza de datos, con al menos 2 años en un rol de QA líder o senior.
• 5+ años de experiencia avanzada en consulta de estructuras de datos complejas y análisis de causa raíz.
• Conocimiento avanzado de procesos y técnicas ETL.
• Habilidades avanzadas de comunicación en inglés.

Beneficios mencionados: Modalidad remota, oportunidad de trabajar en proyectos de migración de datos a gran escala y en un entorno que fomenta la mejora de procesos y automatización.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te ofrece la oportunidad de crecer profesionalmente en el campo de calidad de datos, un área crítica en la era del big data y la transformación digital. Aplicarás tu expertise en data profiling, validación y limpieza para asegurar activos de datos confiables, trabajando en proyectos desafiantes como migraciones on-premises a cloud y arquitecturas modernas como Medallion y lakehouse. Desarrollarás habilidades de liderazgo al colaborar con stakeholders, traducir conceptos técnicos en valor de negocio y conducir mejoras de procesos en un entorno ágil y dinámico. Es una puerta de entrada a roles de Data Governance y Data Engineering con impacto directo en la toma de decisiones empresariales.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python, scripting Unix/Linux, ETL, data warehousing, data lakehouse, frameworks delta, consultas SQL complejas, análisis de causa raíz.
• Soft skills: Comunicación excepcional, pensamiento crítico, creatividad, gestión del tiempo, colaboración, capacidad para trabajar de forma independiente en entornos acelerados.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos: Ten listos casos de éxito en migraciones de datos, implementación de casos de prueba de calidad y automatización de procesos.
• Demuestra tu enfoque left shift: Explica cómo has integrado la detección temprana de anomalías en proyectos anteriores.
• Practica tu inglés técnico: Asegúrate de poder discutir conceptos complejos de calidad de datos en inglés con fluidez.

Recursos recomendados

• Tools: Python (pandas, pytest), Apache Spark, Delta Lake, herramientas de profiling de datos como Great Expectations.
• Documentación: Medallion Architecture de Databricks, guías de ETL best practices.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Bill Inmon (data warehousing) y Zhamak Dehghani (data mesh).
• Cursos: "Data Quality Fundamentals" en Coursera, "Python for Data Engineering" en Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto de migración de datos a gran escala en el que hayas participado y cómo aseguraste la calidad." *Tip:* Enfócate en tu rol específico, las herramientas usadas y los resultados medibles.
• Pregunta 2: "¿Cómo diseñarías casos de prueba para detectar anomalías en un data lakehouse?" *Tip:* Menciona técnicas como data profiling, validación de constraints y uso de triggers, vinculándolo al concepto left shift.
• Pregunta 3: "Explica cómo traducirías un problema técnico de calidad de datos a términos de negocio para stakeholders." *Tip:* Usa ejemplos de cómo la mala calidad de datos afecta métricas empresariales como ROI o satisfacción del cliente.

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. Para este rol senior con Python y ETL, el rango puede llegar a $7,000+ en empresas internacionales.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no menciona herramientas específicas de calidad de datos o frameworks modernos como Delta Lake. *Qué preguntar:* "¿Qué stack tecnológico usan para data quality y migraciones?"
• Bandera roja 2: Falta de claridad en los procesos de gobernanza de datos o soporte para automatización. *Qué investigar:* Revisa reviews de la empresa en sitios como Glassdoor para ver menciones a cultura de datos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas en plazos para migraciones complejas sin recursos adecuados. *Señal de advertencia:* Si en la entrevista presionan por entregas rápidas sin discutir riesgos o planes de contingencia.