Data Engineer GCP — Híbrido - CDMX — Sector Bancario - Google Cloud Platform, BigQuery,
Sobre la vacante
Corus Consulting está buscando un Data Engineer con experiencia sólida en Google Cloud Platform para integrarse a un proyecto estratégico dentro del sector bancario. Esta no es una posición para hacer reportes en SQL todo el día, sino para construir pipelines productivos en GCP y diseñar soluciones de datos en entornos regulados.
Lo que harás:
- Diseñar y construir pipelines de datos en GCP
- Desarrollar procesos ETL/ELT escalables y eficientes
- Implementar modelos de datos para analítica y reporting
- Optimizar performance y asegurar calidad e integridad de la información
- Colaborar con Data Scientists y equipos de negocio
- Asegurar cumplimiento de estándares de seguridad y gobierno de datos en banca
- Resolver incidentes críticos en pipelines productivos
Stack clave:
- Google Cloud Platform (GCP)
- BigQuery
- Dataflow
- Pub/Sub
- Cloud Composer
- Python o Java
- SQL avanzado
- Modelado de datos / Data Warehousing
Indispensable:
- Experiencia real construyendo pipelines en GCP (no solo consultas en BigQuery)
- Inglés intermedio
- Modalidad: Híbrida en CDMX
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es tu oportunidad de trabajar en un proyecto estratégico dentro del sector bancario, donde podrás aplicar tu experiencia en GCP para construir soluciones de datos que impacten directamente en decisiones críticas de negocio. Aprenderás sobre cumplimiento regulatorio, seguridad de datos y optimización de performance en entornos de alta exigencia, desarrollando habilidades altamente valoradas en el mercado tech actual.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Técnicas: Experiencia práctica con GCP (especialmente BigQuery, Dataflow, Cloud Composer), Python o Java, SQL avanzado, modelado de datos y data warehousing
- Soft skills: Capacidad para trabajar en entornos regulados, colaboración con equipos multidisciplinarios, resolución de problemas bajo presión
Tips prácticos para este puesto
- 1 Enfócate en proyectos reales: En tu CV, destaca proyectos donde hayas construido pipelines productivos en GCP, no solo consultas
- 2 Prepara ejemplos concretos: Ten listos casos donde hayas optimizado performance o resuelto incidentes críticos en pipelines
- 3 Investiga el sector bancario: Familiarízate con términos regulatorios y de seguridad específicos de la banca
Recursos recomendados
- Documentación oficial: Google Cloud Data Engineering path, BigQuery best practices
- Cursos: Coursera "Data Engineering on Google Cloud Platform"
- Comunidades: r/dataengineering en Reddit, Data Engineering Weekly newsletter
- Influencers: Follow GCP data engineers on LinkedIn for industry insights
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- 1 "Describe un pipeline de datos que hayas construido en GCP y los desafíos que enfrentaste" - Tip: Estructura tu respuesta con contexto, arquitectura, tecnologías usadas y cómo resolviste problemas específicos
- 2 "¿Cómo aseguras la calidad y integridad de los datos en un entorno productivo?" - Tip: Menciona validaciones, monitoreo, testing y procesos de reconciliación
- 3 "¿Has trabajado con datos sensibles en entornos regulados? ¿Qué consideraciones tuviste?" - Tip: Habla sobre encriptación, control de acceso, auditoría y cumplimiento de políticas
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $2,500 - $3,500 |
| Mid | $3,500 - $5,000 |
| Senior | $5,000 - $7,500 |
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 el sector bancario en CDMX con experiencia GCP, los rangos pueden estar en el extremo superior.
Red flags a considerar
- 1 Bandera roja 1: Falta de claridad en los requerimientos regulatorios - Pregunta en la entrevista: "¿Cuáles son los estándares específicos de cumplimiento que debo seguir? ¿Hay documentación disponible?"
- 2 Bandera roja 2: Infraestructura GCP mal configurada o sin mejores prácticas - Investiga antes de aceptar: Pregunta sobre la arquitectura actual, monitoreo y procesos de deployment
- 3 Bandera roja 3: Expectativas poco realistas sobre resolución de incidentes - Señal de advertencia: Si mencionan "resolver incidentes críticos" sin hablar de procesos establecidos o soporte adecuado, podría indicar falta de estructura
Sobre empleos de Data Science y Analytics
La ciencia de datos y el análisis son campos en rápido crecimiento que combinan estadística, programación y conocimiento de negocios. Las empresas latinoamericanas e internacionales buscan profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Las tecnologías más demandadas incluyen Python, SQL, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. La capacidad de contar historias con datos y comunicar insights de forma clara es tan importante como las habilidades técnicas.
