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

Descripción del puesto

Sobre la vacante

iFit Solutions busca 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 en entornos internacionales. El rol se enfoca en asegurar la calidad de datos en proyectos tecnológicos, trabajando con metodologías de testing y validación de datos. La empresa ofrece oportunidades de crecimiento en un entorno dinámico y proyectos variados.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite trabajar en proyectos internacionales desde cualquier lugar de Latinoamérica, desarrollando habilidades en data quality que son altamente demandadas en la industria tech. Aprenderás sobre mejores prácticas en testing de datos, colaborarás con equipos multidisciplinarios y tendrás exposición a tecnologías modernas. Es una oportunidad ideal para crecer profesionalmente en un campo especializado con alta proyección laboral.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Conocimiento en testing de calidad de datos, SQL para consultas y validación, herramientas de QA como Selenium o similares, comprensión de pipelines de datos.
• Soft skills: Atención al detalle, pensamiento analítico, comunicación efectiva en inglés, capacidad para trabajar en equipo remoto.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas asegurado la calidad de datos, incluyendo métricas de éxito.
• Familiarízate con frameworks de data quality como Great Expectations o herramientas de profiling de datos.
• Practica tu inglés técnico, especialmente en términos relacionados con QA y data engineering.

Recursos recomendados

• Herramientas: SQL, Python para scripting de QA, herramientas de ETL testing.
• Documentación: Guías de data quality de IBM o Microsoft, blogs como Data Quality Pro.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como John Owens o Anna Lytical para insights en data quality.
• Cursos: Cursos en Coursera o Udemy sobre data quality assurance y testing automatizado.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas mejorado la calidad de datos y los resultados obtenidos." *Tip:* Enfócate en el proceso, herramientas usadas y el impacto cuantificable en métricas de negocio.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la validación de datos en entornos con grandes volúmenes?" *Tip:* Menciona técnicas como sampling, uso de scripts automatizados y colaboración con data engineers.
• Pregunta 3: "¿Qué estrategias usas para priorizar issues de data quality?" *Tip:* Explica cómo evalúas el impacto en el negocio y la criticidad de los datos afectados.

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: Si la empresa no proporciona claridad sobre los proyectos o herramientas específicas de data quality. *Qué preguntar:* "¿Pueden describir el stack tecnológico actual para QA de datos?"
• Bandera roja 2: Falta de procesos definidos para escalar issues de calidad. *Qué investigar:* Revisa reviews en Glassdoor sobre la cultura de calidad en la empresa.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre cobertura de testing en plazos cortos. *Señal de advertencia:* Si mencionan "necesitamos resolver todo rápido" sin planificación. Pregunta sobre metodologías ágiles usadas.