Databricks Engineer

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Se busca un Databricks Engineer para unirse a un proyecto emocionante enfocado en migrar y optimizar una solución de cliente a Databricks. Este rol es 100% remoto en México y requiere experiencia en ingeniería de datos, Python, SQL y flujos de trabajo impulsados por IA.

Requisitos principales:

• +4 años de experiencia en ingeniería de datos
• Fuertes habilidades en Python y SQL
• Experiencia práctica con Databricks (clusters, notebooks, Delta Lake)
• Experiencia con análisis/extracción de IA y flujos de trabajo de procesamiento de texto
• Nivel avanzado de inglés

Responsabilidades:

• Migrar pipelines de datos y flujos de trabajo existentes a Databricks
• Analizar y mejorar la solución actual del cliente
• Construir y optimizar pipelines en Python y SQL
• Mejorar componentes de análisis y extracción impulsados por IA
• Asegurar rendimiento, confiabilidad y calidad de los datos

Deseable:

• Experiencia con Azure Databricks, MLflow o arquitectura Lakehouse
• Conocimiento de herramientas de inteligencia de documentos o flujos de trabajo DevOps

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad para sumergirte en un proyecto de migración y optimización de alto impacto, trabajando con tecnologías de vanguardia como Databricks y flujos de trabajo de IA. Aprenderás a transformar soluciones de datos heredadas en arquitecturas modernas y escalables, desarrollando habilidades en ingeniería de datos cloud y automatización de procesos que son altamente valoradas en el mercado. El rol te permite crecer profesionalmente en un entorno remoto, colaborando con equipos internacionales y contribuyendo a soluciones que impulsan la innovación en el cliente.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python, SQL, Databricks, Delta Lake, pipelines de datos, procesamiento de texto, IA/ML básica
• Soft skills: Comunicación en inglés, resolución de problemas, pensamiento analítico, adaptabilidad a migraciones

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos: Antes de la entrevista, documenta proyectos donde hayas migrado o optimizado pipelines de datos, destacando métricas de mejora (ej: reducción de tiempo de procesamiento, aumento de eficiencia).
• Domina el stack: Refuerza tu conocimiento en Databricks clusters y notebooks, y practica con casos de uso reales en Delta Lake para manejo de datos.
• Enfócate en IA: Investiga herramientas de análisis/extractación de IA (como Azure AI o similares) para hablar con propiedad sobre integraciones en entrevistas.

Recursos recomendados

• Documentación: Databricks documentation, Delta Lake tutorials, Python for Data Engineering (Real Python)
• Herramientas: Azure Databricks, MLflow, Jupyter notebooks, Git para versionado
• Influencers: Databricks en LinkedIn, data engineering blogs como Towards Data Science
• Cursos: "Databricks for Data Engineers" en Coursera, "Advanced Python for Data Engineering" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• Pregunta 1: "Describe un proyecto donde migraste pipelines de datos a una nueva plataforma como Databricks. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?"
• Tip: Enfócate en los pasos específicos (análisis, migración, testing) y resultados cuantificables (ej: mejora del 30% en velocidad).

• Pregunta 2: "¿Cómo optimizarías un pipeline lento en Databricks usando Python y SQL?"
• Tip: Menciona técnicas como particionamiento de datos en Delta Lake, uso eficiente de clusters, y optimización de queries con EXPLAIN.

• Pregunta 3: "Explica tu experiencia con flujos de trabajo de IA para procesamiento de texto. ¿Qué herramientas has usado?"
• Tip: Describe un caso real, nombrando herramientas específicas (ej: spaCy, NLTK) y cómo integraste IA en pipelines de datos.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,000 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $8,000 |

*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 este rol con +4 años y habilidades en Databricks+IA, el rango se alinea con nivel Senior en México.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre el estado actual del proyecto de migración o los plazos.
• Qué preguntar: "¿Cuál es el roadmap de migración y qué porcentaje se ha completado?" para evaluar viabilidad y expectativas.

• Bandera roja 2: Falta de soporte o recursos para capacitación en tecnologías nuevas como IA o Azure Databricks.
• Qué investigar: Pregunta sobre programas de entrenamiento o acceso a certificaciones durante la entrevista.

• Bandera roja 3: Alta rotación en el equipo de datos o historial de proyectos fallidos de migración.
• Señal de advertencia: Investiga en LinkedIn o reviews de empleados sobre la estabilidad del equipo y éxito de proyectos anteriores.