Data Engineer Python y GCP — Híbrido - CDMX — Tech - Python, SQL, GCP,
Sobre la vacante
Se busca un Data Engineer con experiencia en Python y GCP para unirse a un equipo en modalidad híbrida (2 días por semana en sitio) en CDMX, México. Se requiere inglés intermedio.
Requisitos principales:
- Experiencia trabajando con Python y notebooks (Jupyter)
- Python y SQL avanzado
- Conocimiento en MLOps (Git)
- Conocimiento en GCP (Vertex AI, BigQuery, Airflow, Cloud Functions / Cloud Run)
- Arquitecturas Data Lake / DWH
- CI/CD Pipelines
- Gobierno de datos
Deseable: experiencia con Harness
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad para trabajar con tecnologías de vanguardia en el ecosistema de datos de Google Cloud, donde podrás desarrollar soluciones escalables en un entorno que valora la innovación y el crecimiento profesional. Aprenderás sobre MLOps y arquitecturas modernas de datos, colaborando en proyectos que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Python avanzado y SQL para procesamiento de datos
- Experiencia con GCP (especialmente Vertex AI, BigQuery y Airflow)
- Conocimientos en MLOps y CI/CD para automatización
- Habilidades en arquitecturas de datos como Data Lake y DWH
- Inglés intermedio para comunicación efectiva
Tips prácticos para este puesto
- Destaca tu experiencia con notebooks Jupyter en proyectos reales
- Prepara ejemplos de cómo has implementado CI/CD pipelines en entornos de datos
- Investiga sobre Harness si no lo has usado, ya que es un plus deseable
- Practica casos de uso con GCP para demostrar dominio en entrevistas técnicas
Recursos recomendados
- Documentación oficial de GCP para Vertex AI y BigQuery
- Cursos en Coursera o Udemy sobre MLOps y Data Engineering
- Blogs de influencers como Ken Jee o Data Science Central para tendencias
- Herramientas como Apache Airflow y Git para versionado y orquestación
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- Pregunta 1: "Describe un proyecto donde hayas usado Python y GCP para un pipeline de datos." Tip: Enfócate en la arquitectura, los desafíos y cómo optimizaste el proceso.
- Pregunta 2: "¿Cómo manejas el gobierno de datos en un entorno de Data Lake?" Tip: Menciona prácticas como catalogación, calidad de datos y seguridad.
- Pregunta 3: "Explica tu experiencia con MLOps y CI/CD en proyectos de machine learning." Tip: Destaca herramientas específicas y cómo integraste modelos en producción.
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.
Red flags a considerar
- Bandera roja 1: Si la empresa no tiene claros los procesos de MLOps o gobierno de datos. Pregunta en la entrevista: "¿Cómo manejan la versionado de modelos y la monitorización en producción?"
- Bandera roja 2: Falta de documentación o estándares en CI/CD pipelines. Investiga antes de aceptar: Revisa reviews en plataformas como Glassdoor sobre la cultura técnica.
- Bandera roja 3: Expectativas poco realistas con inglés intermedio en un equipo global. Señal de advertencia: Si mencionan que el inglés es "avanzado" pero no lo especifican claramente en los requisitos.
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.
