Data Engineer Databricks — Híbrido - México — Consultoría Tech - Databricks, Python, Spark
Sobre la vacante
TMC México está en búsqueda de un Data Engineer especializado en Databricks para unirse a su equipo en crecimiento dentro del área de Data & AI. Esta posición forma parte de una expansión estratégica donde buscan talento en múltiples roles relacionados con Databricks, incluyendo Data Engineer, Analyst Engineer, BI Engineer/Data Analyst, Machine Learning Engineer, MLOps Engineer y Databricks Architect. El rol principal se enfoca en el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos utilizando Databricks como plataforma central. Se busca a alguien con experiencia comprobada trabajando con esta tecnología y que esté listo para enfrentar nuevos retos profesionales en un entorno dinámico y de innovación constante. La modalidad es híbrida con sede en México, ofreciendo la oportunidad de trabajar en proyectos de alto impacto donde la innovación es parte del día a día.
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es tu oportunidad de unirte a un equipo en crecimiento dentro de una consultoría tech reconocida, donde podrás aprender y crecer profesionalmente en el ecosistema de Data & AI. TMC México te ofrece un entorno donde la innovación no es solo un eslogan, sino una práctica diaria, permitiéndote trabajar en proyectos desafiantes que generan impacto real. Aplicar aquí significa desarrollar habilidades avanzadas en Databricks y tecnologías asociadas, colaborar con expertos en múltiples disciplinas de datos, y avanzar en tu carrera hacia roles de liderazgo o especialización en arquitectura o MLOps. Si buscas un reto que combine tecnología de vanguardia con oportunidades de crecimiento tangible, esta vacante es para ti.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Habilidades técnicas: Experiencia sólida con Databricks, incluyendo notebooks, jobs y Delta Lake. Conocimiento en Python y Spark para procesamiento de datos a gran escala. Familiaridad con SQL para consultas y transformaciones. Entendimiento de arquitecturas de datos en la nube (ej., AWS, Azure, GCP).
- Soft skills: Capacidad para trabajar en equipo en un entorno colaborativo. Habilidades de comunicación para explicar conceptos técnicos a no técnicos. Mentalidad orientada a la resolución de problemas y adaptabilidad a cambios rápidos.
Tips prácticos para este puesto
- Prepara tu portfolio: Incluye proyectos donde hayas usado Databricks, destacando optimizaciones de performance o integraciones complejas.
- Certificaciones: Considera obtener certificaciones de Databricks (ej., Associate Developer, Professional Data Engineer) para fortalecer tu perfil.
- Networking: Conecta con profesionales en LinkedIn que trabajen en TMC México o en roles similares para insights sobre la cultura y expectativas.
Recursos recomendados
- Tools y librerías: Databricks Community Edition para práctica, Apache Spark documentation, Delta Lake tutorials.
- Documentación: Oficial de Databricks, blogs de arquitectura de datos, whitepapers sobre MLOps.
- Influencers: Sigue a expertos en Databricks en LinkedIn o Twitter para tendencias y mejores prácticas.
- Cursos: Plataformas como Coursera o Udemy ofrecen cursos especializados en Databricks y data engineering.
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado Databricks para procesar grandes volúmenes de datos. ¿Qué desafíos enfrentaste y cómo los resolviste?" Tip: Enfócate en aspectos técnicos específicos, como optimización de consultas Spark o manejo de errores, y muestra tu pensamiento crítico.
- Pregunta 2: "¿Cómo asegurarías la calidad y consistencia de los datos en un pipeline construido con Databricks?" Tip: Menciona prácticas como validaciones de datos, uso de Delta Lake para ACID transactions, y monitoreo con herramientas como Databricks Jobs.
- Pregunta 3: "Háblame de una vez que tuviste que colaborar con equipos no técnicos para implementar una solución de datos. ¿Cómo manejaste la comunicación?" Tip: Destaca tu habilidad para traducir requisitos técnicos a lenguaje accesible y tu enfoque en alineación de objetivos.
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. Para roles especializados en Databricks en consultorías como TMC, los rangos pueden ser más altos, especialmente para niveles senior o arquitectos.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Si la empresa no proporciona detalles claros sobre los proyectos o tecnologías específicas más allá de Databricks. Qué preguntar en la entrevista: "¿Podrían describir un proyecto reciente donde el equipo de datos haya usado Databricks, incluyendo los stack tecnológico completo y los objetivos de negocio?"
- Bandera roja 2: Alta rotación de personal en el equipo de datos, lo que podría indicar mal manejo de carga de trabajo o falta de crecimiento. Qué investigar antes de aceptar: Revisa reviews en plataformas como Glassdoor o LinkedIn para ver comentarios sobre estabilidad y cultura.
- Bandera roja 3: Expectativas poco realistas, como requerir expertise en todos los roles listados (Data Engineer, ML Engineer, etc.) sin claridad en responsabilidades. Señal de advertencia común en este tipo de rol: Si durante la entrevista enfatizan en multitasking extremo sin definir prioridades, podría ser un indicio de desorganización.
Sobre empleos de Programación
El mercado de programación en Latinoamérica continúa en expansión, con una demanda creciente de desarrolladores que dominen tecnologías como React, Node.js, Python y TypeScript. Las oportunidades de trabajo remoto han abierto las puertas a empresas internacionales que buscan talento hispanohablante, ofreciendo salarios competitivos y flexibilidad laboral. Si estás buscando empleo en programación, es clave mantener actualizado tu portafolio, contribuir a proyectos de código abierto y prepararte para entrevistas técnicas que evalúen tanto tus conocimientos como tu capacidad de resolver problemas.
