Ingeniero de Datos Senior — Remoto - Colombia — Seguros - Python, SQL, Airflow, AWS
Sobre la vacante
DVincenzini está buscando un Ingeniero de Datos Senior para unirse a su equipo en modalidad remota con presencialidades esporádicas en Bogotá, Colombia. Este es un rol contractor con pago en USD, ideal para profesionales con 3-5 años de experiencia en data engineering.
Requisitos clave:
- Experiencia sólida como Data Engineer (3-5 años)
- Python avanzado (desarrollo, optimización, manejo de grandes volúmenes de datos)
- SQL avanzado (consultas complejas, optimización, modelado relacional)
- Experiencia con Apache Airflow
- Conocimiento medio en PySpark y AWS (servicios de datos y arquitectura cloud)
- Modelado de datos a nivel medio
Responsabilidades principales:
- Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos
- Implementar procesos ETL/ELT eficientes y escalables
- Optimizar consultas y estructuras de bases de datos
- Trabajar con arquitecturas cloud en AWS
- Colaborar con equipos de BI y Analytics para disponibilizar información confiable
¿Por qué deberías aplicar?
Esta es una oportunidad para trabajar en la industria de seguros, un sector con datos complejos y desafíos técnicos interesantes. Aprenderás a manejar grandes volúmenes de información en entornos cloud, colaborarás con equipos multidisciplinarios y desarrollarás soluciones que impactan directamente en la toma de decisiones empresariales. El pago en USD y la modalidad remota te ofrecen flexibilidad y estabilidad económica.
Tips y consejos de VacantesDigitales.com
Skills indispensables
- Python avanzado con enfoque en procesamiento de datos
- SQL experto para consultas complejas y optimización
- Apache Airflow para orquestación de pipelines
- AWS (S3, Redshift, Glue, Lambda)
- PySpark para procesamiento distribuido
- Modelado de datos dimensional y relacional
- Soft skills: comunicación clara, trabajo en equipo, pensamiento analítico
Tips prácticos para este puesto
- 1 Prepara tu portafolio: muestra pipelines que hayas diseñado, optimizaciones de SQL y ejemplos de código Python limpio y eficiente
- 2 Domina los fundamentos: asegúrate de entender bien normalización, particionamiento, índices y estrategias de caching
- 3 Practica casos reales: resuelve problemas de ETL con datos desordenados, latencia alta y requerimientos cambiantes
- 4 Aprende sobre la industria: investiga cómo funcionan los datos en seguros (pólizas, siniestros, actuariales)
Recursos recomendados
- Tools: Apache Airflow, AWS Data Pipeline, dbt, Great Expectations
- Librerías: pandas, PySpark, SQLAlchemy, Apache Beam
- Documentación: AWS Well-Architected Framework, Airflow documentation, Python data engineering guides
- Influencers: Maxime Beauchemin (creador de Airflow), Jesse Anderson, Zhamak Dehghani
- Cursos: Data Engineering on AWS (Coursera), Apache Airflow Fundamentals (Udemy), Advanced SQL for Data Scientists (DataCamp)
Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol
- 1 "Describe cómo diseñarías un pipeline ETL para procesar 1TB de datos diarios"
Tip: Habla sobre particionamiento, procesamiento incremental, monitoreo con Airflow y estrategias de fallback.
- 1 "¿Cómo optimizarías una consulta SQL que tarda 30 minutos en ejecutarse?"
Tip: Menciona análisis del execution plan, índices adecuados, reescritura de la query, particionamiento de tablas y caching estratégico.
- 1 "Explica tu experiencia con arquitecturas cloud para data engineering"
Tip: Describe componentes específicos (S3 para storage, Redshift/Athena para query, Glue para ETL, Lambda para procesamiento serverless) y cómo los integrarías.
Rango salarial estimado (LATAM)
Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual:
| Nivel | Rango mensual USD |
|---|---|
| Junior | $1,800 - $2,500 |
| Mid | $2,500 - $3,800 |
| Senior | $3,800 - $5,500 |
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 este rol con Python, SQL, Airflow y AWS en industria de seguros, el rango senior puede llegar a $6,000+ en contratos internacionales.
Red flags a considerar
- 1 "Presencialidades esporádicas" sin claridad
Qué preguntar: ¿Con qué frecuencia son estas presencialidades? ¿Son obligatorias? ¿Hay apoyo para transporte/alojamiento?
- 1 Falta de definición en el stack tecnológico
Qué investigar: ¿Ya tienen Airflow en producción o lo van a implementar? ¿Qué servicios de AWS usan específicamente? ¿Tienen un data warehouse establecido (Snowflake, Redshift, BigQuery)?
- 1 Equipo de data pequeño o inexistente
Señal de advertencia: Si eres el único data engineer o el equipo es muy reducido, pregunta sobre soporte, procesos establecidos y oportunidades de mentoría. En industrias como seguros, los datos son críticos y necesitas estructura.
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.
