Ingeniero de datos senior / ingeniero de databricks
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.
PapigenAmérica Latina (Remoto)
44 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado15 oct
Buscamos un Ingeniero de Datos Senior con experiencia en Databricks para incorporarse en modalidad remota desde cualquier punto de América Latina, en jornada de tiempo completo. El rol implica construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables en la nube, trabajando con grandes volúmenes de información para soportar los objetivos analíticos del negocio.
8+ años de experienciaadfpostgresqlmedallion architectureangular+5 más
Acerca del puesto
Buscamos un/a Senior Data Engineer con experiencia comprobada en Databricks para liderar el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos escalables en un entorno remoto desde cualquier parte de América Latina. El rol exige manejar desde la arquitectura hasta la ejecución técnica, enfocándose en transformar datos crudos en insumos listos para análisis, con un fuerte énfasis en la calidad y eficiencia operativa. Ideal para profesionales que dominan el ecosistema de Azure Databricks, desde notebooks hasta pipelines automatizadas, y que buscan aplicar su expertise en un entorno donde la precisión y el rendimiento son clave para decisiones empresariales críticas. La oportunidad es para quienes disfrutan resolver problemas complejos de integración de datos y optimizar procesos en entornos distribuidos.
Responsabilidades principales
Diseñar, desarrollar y mantener pipelines ETL/ELT que permitan la ingestión, transformación y consolidación de datos desde fuentes operativas, financieras, de riesgo y corporativas. Crear y optimizar notebooks en Databricks usando PySpark y SQL, reutilizando componentes para acelerar el desarrollo y garantizar consistencia en los procesos. Implementar la arquitectura Medallion (capas Bronze, Silver y Gold) para organizar los datos desde crudos hasta listos para análisis, asegurando escalabilidad y trazabilidad. Desarrollar dataset analíticos curados y modelos de datos que soporten reportes y toma de decisiones, alineados con las necesidades de negocio. Establecer y ejecutar controles de calidad de datos, reglas de validación, reconciliaciones y mecanismos de detección de excepciones para minimizar errores en los flujos. Optimizar el rendimiento de consultas SQL, workloads en Databricks y procesos en PostgreSQL, reduciendo tiempos de ejecución y mejorando la eficiencia operativa. Supervisar el funcionamiento de cargas programadas, investigar y resolver fallos en pipelines y incidentes en producción, asegurando la continuidad del servicio. Documentar data lineage, mapeos fuente-destino y procesos técnicos, así como mantener actualizadas las guías operativas y reportes de monitoreo. Colaborar con equipos de arquitectura, desarrollo BI, análisis de calidad y DevOps para alinear los pipelines con los objetivos del negocio y las mejores prácticas de ingeniería. Gestionar procesos de CI/CD, control de versiones, validación de despliegues y gestión de releases, asegurando entregas confiables y repetibles.
Requisitos indispensables
Experiencia mínima de 8 años en el área de TI, con al menos la mitad dedicada específicamente a ingeniería de datos. Dominio avanzado de Azure Databricks, incluyendo desarrollo de notebooks, transformaciones y pipelines. Conocimiento práctico de Azure Data Lake Storage (ADLS) para almacenamiento y gestión de datos a gran escala. Profundidad en PySpark, Python y SQL, con capacidad para escribir consultas complejas y optimizadas. Experiencia demostrable en diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT, así como en integración de datos desde múltiples fuentes (operativas, financieras, de riesgo, entre otras). Familiaridad con la arquitectura Medallion (capas Bronze, Silver y Gold) y su implementación en entornos productivos. Habilidades sólidas en PostgreSQL, incluyendo consultas avanzadas, tuning de rendimiento y manejo de transacciones. Conocimientos en data quality, validación de datos, reconciliación y manejo de excepciones para garantizar integridad en los procesos. Experiencia en monitoreo de pipelines, solución de fallos en producción y optimización de cargas programadas.
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Preguntas frecuentes
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo, disponible en la publicación original de LinkedIn. Revisa cuidadosamente ese enlace para entender el proceso específico de Papigen. Te sugiero que, antes de aplicar, confirmes si la empresa utiliza algún sistema de seguimiento de candidatos (ATS) y prepárate para cargar tu CV en el formato requerido. No se proporciona un correo electrónico o WhatsApp directo para postular.
- ¿Puedo postularme si tengo menos experiencia?
- Esta vacante busca un perfil Senior con al menos 8 años de experiencia en TI, con una sólida trayectoria en ingeniería de datos. Si bien siempre puedes intentarlo, considera que la competencia será alta. Si cumples con la mayoría de los requisitos técnicos y tienes proyectos que demuestren tu capacidad, vale la pena aplicar, pero enfócate en destacar esos logros relevantes.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Es importante preguntar sobre el rango salarial durante el proceso de entrevista. Aunque la vacante indica un salario mensual en MXN, no se especifica la cantidad. Pregunta por el rango específico para el puesto de Ingeniero de Datos Senior en Papigen, así como por posibles bonos o beneficios adicionales. También es bueno preguntar sobre la frecuencia de revisión salarial.