Data Engineer Azure

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Capitole está en búsqueda de un Data Engineer Senior especializado en Azure para un cliente líder en el sector automovilístico. El rol requiere experiencia sólida en el stack tecnológico mencionado, con un enfoque en la construcción y optimización de pipelines de datos en la nube. Se busca un perfil con nivel de inglés C1 para colaboración en equipos internacionales. La posición ofrece un entorno de trabajo remoto con oportunidades de crecimiento en proyectos de alto impacto.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite sumergirte en el sector automotriz, una industria en constante evolución con datos masivos y aplicaciones de vanguardia. Aprenderás a escalar soluciones de datos en Azure, trabajando con tecnologías como Data Factory y Databricks para impulsar decisiones estratégicas. Es una oportunidad ideal para desarrollar tu expertise en cloud computing y big data, con un equipo que valora la innovación y el aprendizaje continuo.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, Azure Data Factory, Databricks, Spark, SQL, arquitectura de datos en la nube.
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés, trabajo en equipo remoto, resolución de problemas complejos, adaptabilidad a entornos ágiles.

Tips prácticos para este puesto

• Asegúrate de tener proyectos demostrables en Azure con casos de uso reales.
• Prepara ejemplos de cómo has optimizado pipelines de datos para mejorar rendimiento o reducir costos.
• Practica tu inglés técnico, especialmente para explicar conceptos de data engineering en entrevistas.

Recursos recomendados

• Tools: Azure Portal, Databricks Workspace, Jupyter Notebooks.
• Documentación: Microsoft Learn para Azure Data Engineer, Apache Spark docs.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Simon Whiteley o Kasper de Jonge.
• Cursos: Certificaciones Azure Data Engineer Associate en Coursera o Udemy.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un pipeline de datos que hayas construido en Azure Data Factory." *Tip: Explica el flujo end-to-end, incluyendo ingesta, transformación y salida, destacando decisiones técnicas clave.*
• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un job de Spark en Databricks para manejar grandes volúmenes de datos?" *Tip: Menciona técnicas como particionamiento, caching y ajuste de configuraciones de cluster.*
• Pregunta 3: "Háblame de un desafío que enfrentaste en un proyecto de data engineering y cómo lo resolviste." *Tip: Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tu respuesta de manera clara.*

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. Para España, ajusta según mercado local, con rangos típicos de €40k-€60k anuales para seniors.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre la arquitectura de datos existente. *Qué preguntar en la entrevista:* "¿Podrían describir el estado actual de los pipelines y los principales desafíos técnicos?"
• Bandera roja 2: Falta de soporte para certificaciones o formación continua en Azure. *Qué investigar antes de aceptar:* Revisa reviews en Glassdoor sobre oportunidades de desarrollo profesional.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre plazos en proyectos de datos complejos. *Señal de advertencia común en este tipo de rol:* Si mencionan "necesitamos esto para ayer" sin un plan claro, podría indicar mala gestión de proyectos.