Data Engineer Senior C# y Kafka

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Globant está buscando un Data Engineer Senior con experiencia sólida en arquitecturas de datos modernas. El rol requiere +5 años de experiencia en ingeniería de Backend o Platform engineering, con dominio técnico en tecnologías clave para procesamiento de datos en tiempo real.

Requisitos técnicos:

• Experiencia práctica con Confluent Kafka y/o Apache Kafka
• Desarrollo de aplicaciones de procesamiento de flujo con Apache Flink y/o Kafka Streams
• Alto dominio en C#, .NET Core y SQL
• Experiencia con Kubernetes, Docker y despliegues nativos en la nube (IaaS/CaaS)
• Familiaridad con infraestructura y servicios de Azure
• Metodologías Ágiles y prácticas de DevOps

Habilidades blandas:

• Excelentes habilidades de comunicación y resolución de problemas
• Inglés conversacional B2

Ubicación: Posiciones disponibles para Monterrey, otras ciudades en México o Colombia con modalidad remota.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de alta complejidad técnica en una de las consultoras tech más reconocidas de Latinoamérica. Aprenderás arquitecturas de datos de última generación con tecnologías como Kafka y Flink, trabajando en entornos de escala empresarial. Globant ofrece crecimiento profesional estructurado, exposición a múltiples industrias y la posibilidad de desarrollar soluciones que impactan millones de usuarios.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Arquitectura de streaming, diseño de pipelines de datos, optimización de consultas SQL, patrones de microservicios
• Soft skills: Comunicación técnica efectiva, pensamiento analítico, capacidad de trabajar en equipos distribuidos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio técnico: Documenta proyectos donde hayas implementado soluciones con Kafka o Flink, incluyendo métricas de performance
• Domina los conceptos fundamentales: Asegúrate de entender bien patrones como Event Sourcing, CQRS y procesamiento exactly-once
• Practica casos reales: Resuelve problemas comunes de escalabilidad en sistemas de streaming

Recursos recomendados

• Documentación oficial: Apache Kafka Documentation, Confluent Developer Portal
• Cursos: "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann, cursos de Azure Data Engineering
• Herramientas: Kafka UI, Flink Web Dashboard, Azure Data Explorer
• Influencers: Gwen Shapira, Tim Berglund, Ben Stopford

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "¿Cómo garantizarías exactamente una vez el procesamiento en un pipeline de Kafka?"

*Tip: Explica el uso de transacciones idempotentes, offsets y patrones como exactly-once semantics (EOS) en Kafka Streams.*

• "Describe cómo diseñarías un sistema de streaming para procesar millones de eventos por segundo"

*Tip: Habla sobre particionamiento, balanceo de carga, estrategias de checkpointing y monitoreo de métricas clave.*

• "¿Cómo optimizarías una consulta SQL que está afectando el performance de un pipeline de datos?"

*Tip: Menciona técnicas como indexación, particionamiento de tablas, uso de CTEs y análisis de execution plans.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,800 - $2,800 | | Mid | $2,800 - $4,200 | | Senior | $4,200 - $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 perfil con Kafka, Flink y Azure, los rangos pueden ser 15-20% superiores.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los casos de uso reales de Kafka/Flink

*Qué preguntar: "¿Podrían compartir ejemplos concretos de pipelines de streaming que ya están en producción?"*

• Bandera roja 2: Infraestructura desorganizada o sin estrategia de datos

*Qué investigar: Revisa si tienen documentación de arquitectura, métricas de SLA y procesos de deployment establecidos.*

• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre escalabilidad sin recursos adecuados

*Señal de advertencia: Cuando mencionan "alta carga" pero no tienen equipo dedicado de DevOps o monitoreo robusto.*