Senior Data Engineer

Descripción del puesto

Sobre la vacante

10Pearls está buscando un Senior Data Engineer para unirse a su equipo en modalidad remota para Latinoamérica. Se requiere un profesional con más de 5 años de experiencia en ingeniería de software con enfoque en Data Engineering, dominio sólido de Python y SQL, y experiencia comprobada en GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage) con al menos 2 años en proyectos de esta plataforma. Se valoran conocimientos en múltiples nubes (AWS, Azure, GCP), streaming con Kafka/Kinesis, Kubernetes, MLOps y contribuciones open-source. Se busca un perfil analítico, con habilidades de comunicación y trabajo en equipo bajo metodologías ágiles como Scrum, y nivel de inglés B2+.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para trabajar en proyectos de arquitectura de datos en la nube y procesamiento de grandes volúmenes de información con tecnologías líderes como Apache Spark, Airflow y Databricks. Podrás desarrollar soluciones escalables en un entorno de consultoría tech que fomenta el crecimiento profesional y la exposición a múltiples industrias. Aprenderás de equipos multidisciplinarios y contribuirás a iniciativas de datos que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado para ETL/ELT y procesamiento de datos
• SQL para modelado y consultas complejas
• GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage) con experiencia práctica
• Apache Spark o Flink para frameworks de Big Data
• Airflow para orquestación de pipelines
• Habilidades de comunicación y trabajo en equipo ágil

Tips prácticos para este puesto

• Prepara casos de estudio: Ten ejemplos concretos de proyectos donde hayas diseñado arquitecturas Data Lake/Lakehouse o optimizado pipelines ETL/ELT.
• Demuestra experiencia en GCP: Menciona métricas de mejora (ej: reducción de costos en BigQuery, optimización de tiempos en Dataflow).
• Practica preguntas de sistemas distribuidos: Enfócate en escalabilidad, tolerancia a fallos y procesamiento de streaming vs batch.

Recursos recomendados

• Tools: Documentación oficial de GCP, Apache Spark, Airflow
• Librerías: Pandas, PySpark, Apache Beam SDK
• Influencers: Follow a expertos en Data Engineering en LinkedIn como Jesse Anderson o Zhamak Dehghani
• Cursos: "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera, "Apache Spark for Data Engineering" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• ¿Cómo diseñarías un pipeline ETL para procesar 1TB de datos diarios en GCP? Tip: Explica el uso de Dataflow para procesamiento, BigQuery para almacenamiento y Airflow para orquestación, considerando costos y escalabilidad.
• ¿Qué diferencias clave ves entre Data Lake y Data Warehouse? Tip: Menciona que un Data Lake almacena datos crudos en cualquier formato, mientras que un Data Warehouse almacena datos estructurados para análisis, y cómo un Lakehouse combina ambos.
• ¿Cómo manejarías un fallo en un pipeline de streaming con Kafka? Tip: Describe estrategias como checkpointing, reprocesamiento de datos y monitoreo con alertas en tiempo real.

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 - $7,000 |

*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 tiene un stack de datos definido o usa tecnologías obsoletas. Pregunta en la entrevista sobre su roadmap tecnológico y cómo planean migrar o escalar.
• Bandera roja 2: Alta rotación en el equipo de datos. Investiga en LinkedIn o Glassdoor reviews sobre estabilidad y cultura en proyectos anteriores.
• Bandera roja 3: Expectativas poco claras sobre on-call o horas extras. Señal de advertencia común en roles de Data Engineering con pipelines críticos; pregunta sobre políticas de soporte y balance trabajo-vida.