Data Quality Engineer

Descripción del puesto

Sobre la vacante

FastDolphin está buscando un Data Quality Engineer para unirse a su equipo en modalidad 100% remota. El candidato ideal debe estar ubicado en LATAM y contar con inglés avanzado para comunicación efectiva en entornos internacionales. Se requiere experiencia en herramientas de calidad de datos como Monte Carlo, SQL y conocimientos en AI/ML para automatización y análisis. Esta posición ofrece la oportunidad de trabajar en proyectos innovadores con un enfoque en la integridad y confiabilidad de los datos.

¿Por qué deberías aplicar?

Esta vacante te permite crecer profesionalmente en el campo de la calidad de datos, una área crítica en la era del big data y la inteligencia artificial. Aprenderás a implementar soluciones avanzadas con Monte Carlo y AI/ML, colaborando con equipos globales en un entorno remoto que valora la autonomía y la innovación. Es una oportunidad para impactar directamente en la toma de decisiones basada en datos de alta calidad.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Habilidades técnicas: Experiencia sólida en SQL para consultas y análisis de datos, conocimiento de herramientas de Data Quality como Monte Carlo, y familiaridad con conceptos de AI/ML para automatización de procesos.
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés avanzado, capacidad para trabajar de forma remota con equipos distribuidos, y atención al detalle para garantizar la precisión de los datos.

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu CV: Destaca proyectos donde hayas implementado Monte Carlo o herramientas similares, incluye ejemplos de cómo has usado SQL para mejorar la calidad de datos, y menciona cualquier experiencia con AI/ML en contextos de data quality.
• Practica inglés: Realiza simulacros de entrevistas en inglés para fluidez, especialmente en términos técnicos relacionados con Data Quality y AI/ML.
• Investiga la empresa: Revisa el dominio @fastdolphin.com para entender su enfoque en tecnología y datos, y prepárate para discutir cómo puedes aportar valor.

Recursos recomendados

• Tools: Monte Carlo Documentation, SQLZoo para práctica de SQL, Coursera cursos de AI/ML aplicados a data quality.
• Influencers: Sigue a expertos en LinkedIn como Monte Carlo Data y líderes en Data Quality Engineering.
• Cursos: "Data Quality Fundamentals" en Udemy, "Machine Learning for Data Quality" en edX.

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas implementado Monte Carlo para mejorar la calidad de datos." Tip: Enfócate en el proceso, los desafíos y los resultados medibles, usando ejemplos concretos de SQL y AI/ML si aplica.
• Pregunta 2: "¿Cómo manejas la comunicación en inglés con equipos remotos en proyectos de data quality?" Tip: Demuestra experiencia previa, menciona herramientas de colaboración y cómo aseguras la claridad en requisitos técnicos.
• Pregunta 3: "¿Qué métricas usas para evaluar la calidad de datos en un entorno con AI/ML?" Tip: Habla sobre KPIs como precisión, completitud y consistencia, vinculándolos a casos de uso con Monte Carlo.

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 detalles claros sobre las herramientas de Data Quality usadas (como Monte Carlo). Qué preguntar: "¿Pueden describir el stack tecnológico actual para data quality y cómo se integra con AI/ML?"
• Bandera roja 2: Falta de soporte para el inglés avanzado en el día a día. Qué investigar: Revisa reviews de empleados en plataformas como Glassdoor sobre la comunicación en equipos remotos.
• Bandera roja 3: Expectativas poco realistas en proyectos de AI/ML sin recursos adecuados. Señal de advertencia: Si mencionan implementaciones complejas de AI/ML sin un equipo de data scientists o ingenieros de ML dedicados.