Desarrollador ETL Python y GCP

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Recluit busca un Desarrollador ETL bilingüe con experiencia en Python y Google Cloud Platform (GCP) para integrarse inmediatamente en un esquema híbrido (3 días en sitio en Toluca, Estado de México). Requisitos clave:

• +3 años de experiencia en desarrollo de ETLs
• Dominio de Python para procesos de extracción, transformación y carga de datos
• Experiencia con GCP (servicios como BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, etc.)
• Inglés avanzado (bilingüe)
• Disponibilidad Lunes a Viernes

Beneficios:

• Sueldo negociable hasta $45,000 MXN libres (100% nómina)
• Transporte gratuito si eres de CDMX
• Prestaciones de Ley completas
• Integración inmediata

¿Por qué deberías aplicar?

Esta posición te permite especializarte en el ecosistema de datos de GCP, trabajando en proyectos de integración y transformación de datos a escala. Es una oportunidad ideal para consolidar tu perfil como Data Engineer en una consultoría tech, con exposición a clientes diversos y tecnologías cloud modernas. El esquema híbrido ofrece flexibilidad sin perder el contacto con el equipo, y el apoyo de transporte facilita la logística si vives en la CDMX.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python (pandas, PySpark, Airflow), SQL avanzado, GCP (BigQuery, Dataflow, Composer), diseño de pipelines ETL/ELT, modelado de datos
• Soft skills: Comunicación efectiva en inglés, trabajo en equipo, resolución de problemas, atención al detalle

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos: Ten listos casos de pipelines ETL que hayas desarrollado, mencionando volúmenes de datos, tecnologías usadas y desafíos superados.
• Certificaciones GCP: Si no las tienes, considera obtener la Professional Data Engineer de Google Cloud; suma puntos en la entrevista.
• Practica SQL y Python: Enfócate en optimización de queries y scripts eficientes para procesamiento de datos.

Recursos recomendados

• Tools: Apache Airflow, dbt, Looker, Terraform para infraestructura como código
• Documentación: Google Cloud Data Engineering guides, Python pandas documentation
• Influencers: Follow Kenny Gorman (Data Engineering) y Google Cloud en LinkedIn
• Cursos: "Data Engineering on Google Cloud Platform" en Coursera, "Python for Data Engineering" en Udemy

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un pipeline ETL complejo que hayas diseñado y los retos que enfrentaste." Tip: Estructura tu respuesta con contexto, arquitectura, tecnologías, métricas de éxito y aprendizajes.
• "¿Cómo optimizarías una consulta en BigQuery que está tardando demasiado?". Tip: Menciona particionado, clustering, uso de temporary tables y revisión del plan de ejecución.
• "Háblame de un proyecto donde tuviste que colaborar con equipos no técnicos (ej: negocio)." Tip: Enfócate en cómo tradujiste requisitos técnicos, usaste visualizaciones y manejaste expectativas.

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. En México, el rango de $45,000 MXN libres se alinea con niveles Senior en el mercado local.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de claridad en los proyectos. Pregunta en la entrevista: "¿Pueden describir un proyecto ETL actual y el stack tecnológico completo?" para evaluar si hay procesos definidos o solo firefighting.
• Bandera roja 2: Infraestructura desactualizada. Investiga antes de aceptar: Revisa reviews de la empresa en Glassdoor o pregunta sobre planes de migración a cloud si aún usan on-premise.
• Bandera roja 3: Sobrecarga de responsabilidades. Señal de advertencia común: Si el rol mezcla ETL con soporte operativo o tareas de BI sin recursos adecuados, pregunta sobre la distribución del tiempo y equipo de apoyo.