Ingeniero de datos senior
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
Avenue CodeAmérica Latina (Remoto)
67 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado24 jul
Buscamos un ingeniero de datos senior para trabajar de forma remota desde América Latina. El rol implica diseñar y mantener arquitecturas de datos escalables, gestionar flujos de información y colaborar con equipos técnicos y de negocio. Se requiere experiencia sólida en procesamiento de datos, herramientas como Spark, Airflow y plataformas cloud. El trabajo es full-time y se ofrece flexibilidad horaria.
Acerca del puesto
Buscamos un Ingeniero de Datos Senior para integrarse a un equipo que desarrolla y opera plataformas de streaming de datos en tiempo real, a gran escala. El rol implica diseñar y mantener arquitecturas modernas de procesamiento continuo, capaces de manejar altos volúmenes de eventos con baja latencia y alta confiabilidad. Trabajarás junto a equipos de plataforma, análisis y desarrollo para crear soluciones escalables, influir en decisiones arquitectónicas y mejorar el ecosistema de datos. Ideal para quienes disfrutan resolver desafíos complejos en sistemas distribuidos y construir infraestructuras de datos listas para producción.
Responsabilidades principales
Diseñar, construir y operar pipelines de datos en tiempo real usando Apache Kafka y Apache Flink.
Desarrollar aplicaciones de streaming listas para producción que procesen grandes volúmenes de eventos con baja latencia.
Implementar y mantener integraciones con Snowpipe Streaming para carga continua en Snowflake.
Crear y optimizar modelos de datos en Snowflake usando Dynamic Tables, Streams y Tasks.
Diseñar y mantener capas semánticas y modelos analíticos con Cube.dev y/o MicroStrategy.
Construir pipelines escalables, resolviendo problemas de sesgo de datos mediante técnicas como bucketing, salting y repartición adaptativa.
Gestionar tablas de Apache Iceberg: estrategias de particionado, tuning de compactación, manejo de instantáneas y optimización de archivos.
Colaborar con equipos de plataforma y análisis para diseñar modelos de datos eficientes para reporting y análisis en tiempo real.
Optimizar trabajos de streaming, estructuras de almacenamiento y consultas distribuidas para mejorar rendimiento y reducir costos de infraestructura.
Identificar y resolver cuellos de botella en ingestión, problemas de procesamiento distribuido y fallos de rendimiento en consultas.
Contribuir a componentes compartidos, frameworks internos, revisiones de código y documentación técnica.
Participar en discusiones arquitectónicas y ayudar a definir buenas prácticas para plataformas de datos en streaming.
Requisitos indispensables
Mínimo 5 años de experiencia en ingeniería de datos o ingeniería de software.
Experiencia sólida en el desarrollo y operación de sistemas de streaming basados en Kafka.
Manejo práctico de aplicaciones en tiempo real con Apache Flink.
Conocimiento avanzado de Snowflake, incluyendo Snowpipe Streaming, Dynamic Tables, Streams y Tasks.
Experiencia en construcción de capas semánticas o cubos analíticos con Cube.dev y/o MicroStrategy.
Entendimiento claro de técnicas para manejar sesgo de datos en procesamiento distribuido: bucketing, salting, repartición y particionado adaptativo.
Experiencia trabajando con Apache Iceberg en cargas de streaming o casi en tiempo real.
Habilidades sólidas en Java y/o Python.
Dominio avanzado de SQL con experiencia en optimización de consultas distribuidas.
Experiencia real en operación de pipelines de datos en producción: monitoreo, alertas, resolución de incidentes y troubleshooting.
Buena capacidad de comunicación y trabajo colaborativo entre equipos técnicos.
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Preguntas frecuentes
- ¿Cómo saber si esta vacante encaja con mi perfil?
- Esta posición es para un ingeniero de datos con experiencia sólida en sistemas de streaming a gran escala. Si disfrutas resolviendo desafíos complejos en arquitecturas distribuidas, especialmente con tecnologías como Kafka, Flink y Snowflake, es una buena señal. Piensa en tus proyectos pasados: ¿has diseñado pipelines de datos en tiempo real y optimizado consultas SQL en entornos distribuidos?
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo, disponible en la publicación original. Te recomiendo revisar el enlace para acceder al formulario o plataforma donde debes aplicar. Revisa la página de publicación para obtener el link directo. No hay información de contacto de email o WhatsApp para enviar tu CV.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, la vacante es completamente remota y está abierta para candidatos de toda Latinoamérica. Esto significa que podrás trabajar desde cualquier lugar que tengas una conexión a internet estable. Es importante considerar que, al ser un rol remoto, se espera autonomía y buena comunicación para colaborar con equipos distribuidos.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Al no estar especificado el rango salarial, es fundamental preguntar sobre las expectativas de compensación durante la entrevista. Pregunta por el salario base mensual y cualquier beneficio adicional que ofrezca Avenue Code. También puedes consultar sobre la posibilidad de ajustar el salario según tu experiencia y habilidades. Prepárate para hablar de tus expectativas salariales.