QA Data Quality Engineer — Remoto - LATAM — Consultoría Tech - Data Quality, Testing,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions está buscando un QA Data Quality Engineer para unirse a su equipo de consultoría tech. Esta posición es completamente remota y abierta a candidatos de toda Latinoamérica. Requiere un nivel alto de inglés para comunicación efectiva con equipos internacionales. El rol se enfoca en asegurar la calidad de datos en proyectos tecnológicos, trabajando con metodologías ágiles y herramientas modernas de testing.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te ofrece la oportunidad de trabajar en proyectos internacionales desde cualquier lugar de Latinoamérica, desarrollando habilidades en data quality que son cada vez más demandadas en la industria tech. Podrás crecer profesionalmente en una consultoría que trabaja con múltiples clientes y tecnologías, exponiéndote a diversos desafíos que acelerarán tu carrera en QA y data engineering.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Conocimiento sólido en testing de calidad de datos, SQL para consultas y validaciones, herramientas de ETL, y metodologías de QA
• Soft skills: Atención al detalle, pensamiento analítico, comunicación clara en inglés, capacidad para trabajar en equipos distribuidos
• Experiencia: Al menos 2-3 años en roles de QA, data quality, o testing de datos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portafolio: Incluye ejemplos de proyectos donde hayas implementado procesos de data quality, casos de testing exitosos, o mejoras en pipelines de datos
• Domina el inglés técnico: Practica describir procesos de QA y data validation en inglés, ya que será clave para las entrevistas
• Investiga sobre data quality frameworks: Familiarízate con herramientas como Great Expectations, dbt tests, o custom validation scripts

Recursos recomendados

• Herramientas: Great Expectations, dbt, SQL, Python (pandas, pytest)
• Documentación: Data Quality Fundamentals de O'Reilly, artículos de Martin Fowler sobre data testing
• Cursos: "Data Quality and Testing" en Coursera, "SQL for Data Analysis" en Udemy
• Influencers: Barr Moses (Monte Carlo Data), Tristan Handy (dbt Labs)

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe tu proceso para asegurar la calidad de datos en un pipeline ETL" - Tip: Estructura tu respuesta en fases (diseño, implementación, monitoreo) y menciona métricas específicas como completeness, accuracy, y timeliness
• "¿Cómo manejas datos inconsistentes o corruptos en producción?" - Tip: Enfócate en tu proceso de diagnóstico, comunicación con stakeholders, y soluciones preventivas
• "¿Qué herramientas has usado para data quality y por qué las prefieres?" - Tip: Sé específico con ejemplos reales, compara ventajas/desventajas, y muestra cómo elegiste la herramienta adecuada para cada caso

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 - $6,000 |

*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.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Procesos manuales excesivos - Pregunta en la entrevista qué porcentaje del trabajo de data quality está automatizado vs manual. Si es mayormente manual, podría indicar falta de inversión en herramientas
• Bandera roja 2: Metodología de QA desalineada - Investiga antes de aceptar cómo integran el data quality en el ciclo de desarrollo. Si está completamente separado del equipo de ingeniería, puede haber problemas de comunicación
• Bandera roja 3: Falta de métricas claras - Señal de advertencia común en este tipo de rol es cuando no hay KPIs definidos para medir el éxito del data quality. Pregunta sobre sus métricas clave y cómo las reportan